CC BY
390
БЕЗУГЛОВ1 Валерий Антонович, кандидат физико-математических наук НЕГОДЯЕВ2 Сергей Серафимович, кандидат технических наук ЦАРЬКОВ3 Алексей Васильевич
АЛГОРИТМ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ СВЕРХШИРОКОПОЛОСНОГО РАДИОЛОКАТОРА ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ ЗА ОПТИЧЕСКИ НЕПРОЗРАЧНЫМИ ПРЕГРАДАМИ
Рассматривается, задача разработки и настройки алгоритма интерпретации данных в устройствах запреградной сверхширокополосной (СШП) локации в целях обнаружения подвижных объектов. Процесс обнаружения, сводится к выделению разностного сигнала соседних кадров. Предложенный алгоритм, цифровой обработки сигналов позволяет определять расстояние до одиночного объекта на фоне сильных помех.
Ключевые слова: биорадиолокация, сверхширокополосный радиолокатор, запреградное наблюдение, цифровая, обработка сигнала, обнаружение подвижных объектов.
The problem, of development and adjustment of algorithm to detect moving objects for devices through, the wall vision is studied. The detection process is based, on the selection of the difference signal of adjacent frames. The proposed, algorithm digital signal processing allows to detect the distance to a single moving object against a background, of noise
Keywords: bioradars, ultra wide band radar, through, wall surveillance, digital signal processing, detection of moving objects.
Биорадиолокация как одно из направлений развития прикладной науки в последние годы получила значительное развитие [1]. Современный уровень электронной элементной базы и успехи в разработке программно-алгоритмического обеспечения позволяют создавать маломощные образцы радиолокаторов для задач бесконтактной диагностики состояния технических и биологических объектов, в том числе за оптически непрозрачными преградами. Одним из эффективных способов детектирования движения за преградами является использование СШП радиолокаторов [2], которые рассматриваются многими отечественными авторами как перспективные средства проведения спасательных операций и поиска под завалами людей, пострадавших при техногенных катастрофах. Подавляющее большинство зарубежных систем
«радиовидения сквозь стены» (TWV — Through the Wall Vision) также основано на использовании ультракоротких радиоимпульсов с относительной полосой частот более октавы [3]. Это так называемые Ultra Wide Band (UWB) или сверхширокополосные сигналы.
Принцип СШП радиолокации
Принцип работы типового СШП радиолокатора заключается в том, что передатчик излучает в направлении искомой цели серию СШП импульсов. Отраженный от цели импульс передатчика возвращается на приемник через промежуток времени, равный времени прохождения сигнала от передатчика до отражающего объекта и обратно (рис. 1). Приемник локатора аппаратно-программными средствами запи-
сывает во встроенную память прибора амплитуду отраженных от цели «эхо-сигналов» и расстояние до цели. Передающая антенна СШП радиолокатора излучает сверхкороткий зондирующий импульс (длительность ~1нс, идеальная форма — моноцикл), который, распространяясь в пространстве, рассеивается на всех объектах (неподвижных, движущихся) в поле зрения прибора. Разложение в Фурье-спектр сигнала такой длительности приводит нас к средней частоте ^р эффективной ширины спектра, на которой наблюдается выраженный максимум. Под эффективной шириной спектра подразумевается интервал частот, в котором сосредоточена заданная доля общей энергии сигнала [4]. На рис. 2 приведена иллюстрация для типичного СШП импульса и его разложения в спектр для определения ^р .
1 — в.н.с. ООО «Зелакс-Телеком»;2 — Декан факультета аэрофизики и космических исследований МФТИ;
3 — м.н.с. ФГУП «Центральный научно-исследовательский институт химии и механики».
Рис. 1. Принцип работы СШПрадиолокатора: 1 - передающая антенна, 2 - принимающая антенна, 3 - электронно-цифровой блок СШП радиолокатора
Сигнал
О 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 время,нс
х 10-3 Спектр сигнала
Рис. 2. Сигнал, спектр и средняя частота одиночного СШП импульса
Отметим, что для запреградной биорадиолокации повышение !ср более 2 ГГц для увеличения пространственного разрешения неэффективно, т.к. у большинства типовых строительных материалов (бетон, кирпич и т.п.) с ростом частоты резко растет поглощение радиоизлучения [5]. Часть рассеянного объектами излучения собирается приемной антенной. Если в поле зрения прибора на расстоянии Ь от него находится рассеивающий точечный объект, то соответствующий
электрический сигнал на выходе приемной антенны будет представлять собой короткий цуг синусоидального сигнала со средней частотой /ср, в котором укладывается всего 2 — 3 периода синусоиды (рис. 3).
Этот принятый антенной сигнал имеет временную задержку т относительно момента излучения импульса:
т = 2Ь/с,
где: с — скорость света.
(1)
Поскольку в поле зрения прибора обычно находится много точечных объектов (протяженные объекты всегда можно представить в форме суммы точечных объектов), расположенных на разных дальностях от локатора, то соответствующий эхо-сигнал на выходе приемной антенны есть сумма сигналов от точечных объектов (рис. 4). В практически значимых ситуациях на приемную антенну поступает также многократно переотраженный от стен и объектов внутри помещения сигнал, т.е. имеют место эффекты многолучевого распространения, поэтому извлечение полезной информации о местонахождении целей за преградами при СШП радиолокации является сложной научно-технической задачей. Именно по этой причине важной отличительной чертой СШП техники является принципиальная необходимость оснащения устройств запреградной радиолокации развитой вычислительной системой.
С помощью цифровой обработки сигналов (ЦОС) из структуры рассеянного излучения может быть извлечен огромный объем информации. Основные методы обработки и селекции СШП сигналов, отраженных от движущихся объектов представлены в [2]. Каждый метод требует специального алгоритма обработки сигналов, который может включать в себя предварительную обработку, вычитание фона, слияние данных, обнаружение, локализацию и отслеживание подвижных объектов [6]. Метод «вычитания среднего» применялся в экспериментах по обнаружению объектов, скрытых за достаточно толстыми препятствиями с использованием известного георадара «Око-2» и программы «Сеозсап32» [7, 8]. В некоторых СШП радиолокаторах, для определения объектов по их движению, применяются фазоманипулированные сигналы, представляющие собой кодированную последовательность радиоимпульсов, фазы которых изменяются по заданному закону [9, 10]. Авторами настоящей статьи в 2009 г. был предложен еще один способ обнаружения одиночных движущихся объектов за оптически непрозрачными преградами с использованием СШП радиоимпульсов [11]. Использованные нами подходы оказались близки с предложенными в более поздней работе [6]
амплитуда сигнала
время
Рис. 3. Эхо-сигнал от точечного объекта на выходе приемной антенны (качественный рисунок)
10 15 20 25 30 35 40 45 время, НС
Рис. 4. Пример регистрации реального эхо-сигнала на выходе приемной
антенны
2010 г. Отличие этих двух способов заключается в том, что в нашем варианте при интерпретации рассеянного излучения необходимо наложить такое условие на фильтрацию данных, чтобы определяемое прибором расстояние до движущейся за преградой цели описывалось непрерывной функцией времени, что соответствует физической реальности — объект за преградой не может мгновенно изменять свои координаты.
Алгоритм ЦОС одномерного СШП радиолокатора
Типовой эхо-сигнал E(t, т), регистрируемый одномерным СШП радиолокатором, в математическом описании есть сумма двух слагаемых: Estatic(T) — сигнала от неподвижных (статических) и Emoring(t, т) — движущихся объектов в поле зрения прибора:
Е(1,т) ЕвШ1с(т) + Етог1пд(1, т), (2)
где: т — временная задержка, а { — текущее время наблюдения. При этом важно, что сигнал от статических объектов практически не зависит от времени наблюдения (если сам прибор неподвижен).
Поэтому сигнал от движущихся объектов можно выделить, выполняя усреднение эхо-сигнала Б^,т) по времени наблюдения. При этом сигнал от неподвижных объектов БцъъТ) в результате усреднения практически не меняется, т.е.
(Еь1аПс(т)') = ЕваПс(т), (3)
где угловыми скобками обозначена операция усреднения по времени наблюдения.
Что же касается сигнала от движущих-
ся объектов Ето„Пд(1,т), то в результате усреднения он «смазывается», и, как следствие, сильно уменьшается по величине, т.е.
\(Етоушд(Ъ Т)) \ << | Етошд^, т) I , (4)
или {Етоутд^, т)) И 0. (5)
Поэтому для усредненного по времени наблюдения сигнала имеем:
{Е(г, т)) и Еасс(т). (6)
Разностный сигнал 6.Е (^ т) образуется путем вычитания из эхо-сигнала его среднего:
бЕ(г,т) = Е(1,т) - <Б(1,Т)) и Етошд(и т). (7)
Таким образом, выделяется полезный сигнал для обнаружения движущихся объектов. В идеальном случае (предполагаются отсутствие многолучевого распространения сигнала и уменьшение сигнала от движущихся объектов в результате усреднения практически до нуля) этот сигнал совпадает по форме с эхо-сигналом от точечного объекта на выходе приемной антенны (рис. 2). Этот способ выделения полезного сигнала в целях обнаружения движения одиночных объектов был реализован в электронно-цифровом блоке при создании опытного образца СШП радара.
Техническая реализация способа
Общая схема реализации описанного выше способа выглядит следующим образом. Стробоскопический приемник приемо-передающего модуля регистрирует отраженный сигнал от объектов в поле зрения радиолокатора как функцию времени. Этот сигнал далее поступает на аналого-цифровой преобразователь (АЦП) и записывается в память прибора. Основные стадии обработки сигнала представлены на рис. 5. В предлагаемом алгоритме цифровой обработки сигналов (ЦОС), для каждого момента времени наблюдения { СШП радиолокатор принимает эхо-сигналы с временной задержкой т. Получаемая развертка по дальности для времени наблюдении {записывается в память радиолокатора в форме кадра. В этой статье кадром называ-
Цифровая обработка сигналов
1. Децимация с накоплением
3. Нормализация
2. Выделение разностного сигнала
4. Выделение огибающей
Рис. 5. Блок-схема технической реализации способа выделения сигнала
шаг по времени dz
направление развертки по дальности
номера задержек по дальности
После формирования массива данных Ек(п) в разработанном алгоритме проводятся следующие вычислительные процедуры:
♦ децимация с накоплением;
♦ нормализация;
♦ выделение разностного сигнала;
♦ выделение огибающей;
♦ визуализация;
♦ процедура обнаружения движения. Децимация с накоплением кадров (снижения частоты кадров) включена в состав предлагаемого нами алгоритма на случай нехватки производительности центрального процессора радиолокатора или недостаточного отношения сигнал/шум на одном кадре.
При децимации с накоплением в исходном массиве Ек(п) суммируются Ка соседних отсчетов (Кл = 1, 2, ... — коэффициент децимации):
Dk(n)=%EkKd+t(n).
(9)
Значение Ка = 1 соответствует отсутствию операции децимации кадров. При нормализации величина сигнала уменьшается в 25Ы" раз. Это необходимо, если результат децимации с накоплением выходит за границы диапазона целого 16-битного числа:
Dk(n)>>= shift,
(10)
где shift — величина арифметического битового сдвига числа вправо. При этом значению shift = 0 — соответствует отсутствие операции нормализации.
Процедура выделения разностного сигнала заключается в вычитании среднего Dk(n) из сигнала Dk(n):
Rk(n) = Dk(n) - D k(n).
(11)
Рис. 6. Процедура регистрации кадра эхо-сигнала (качественный рисунок)
ется одномерный массив целых чисел соответствующий эхо-сигналу, который записывает прибор за один цикл сканирования с дискретным шагом по времени тп = пй%, где каждый элемент массива соответствует определенному расстоянию в поле зрения прибора, как показано на рис. 6. Таким образом, массив данных, поступающих на вход алгоритмов цифровой
обработки сигналов, можно представить в виде:
Ek(n),
(8)
При этом средний (по кадрам) сигнал:
_
mid i = о
(12)
где к — текущий номер кадра; п — номер задержки по дальности; тп = пй%, а шаг по времени задержки — задается как параметр стробоскопического приемника.
где КшШ — число кадров, складываемых при усреднении (настраиваемый параметр алгоритма).
Разностный сигнал Кк(п) также СШП, однако для его описания мы используем такую общепринятую характеристику узкополосного сигнала, как огибающая. Это связано с тем, что получаемый в (11) разностный сигнал Кк(п) неудобен для его визуализации и обработки
амплитуда сигнала
огибающая
время
Рис. 7. Огибающая разностного сигнала (качественный рисунок)
255
В, в2 в3
Рис. 8. Функции кодировки псевдоцветов и соответствующий цветовой клин
тем, что он знакопеременный. Кроме того, на практике к полезному сигналу добавляется достаточно высокочастотный шум. Поэтому для визуализации сигнала от движущихся объектов и подавления шума удобнее использовать положительную функцию огибающей сигнала, которая определяется с помощью квадратурного фильтра. Пример иллюстрирующий огибающую разностного сигнала (точечного движущегося объекта) показан на рис. 7. Процедура выделения огибающей состоит из:
♦ квадратурного детектирования;
♦ определения огибающей из квадратурных сигналов.
В процессе квадратурного детектирования сигнал разделяется на два сигнала, разность фаз между которыми составляет 90° («фазы квадратуры»), с последующей фильтрацией фильтром низких частот с конечной импульсной характеристикой (КИХ). В данном алгоритме используются умножители на косинус и синус средней частоты полезного сигнала:
Х-ксо(п) = Як(п)хСоз(2п ^пёт); (13)
H(n) ~ Н0 ехр
2а
(17)
составляющие ЯкСо!(п) и Кк5п(п), величину огибающей сигнала определяют по формуле:
Ok(n) = C^R2kCos(n) + R2ksJn),
(18)
Як^п(п) = Як(п)*Бт(2п ^пйт), (14)
где: !ср — средняя частота синусоиды полезного сигнала.
Для уменьшения шумов используются КИХ-фильтры низких частот [12]. Эти фильтры реализованы через свертку сигнала и ядра фильтра. Это наиболее безопасный и надежный из всех способов фильтрации. Параметр фильтрации и ядро фильтра были выбраны при экспериментальной отработке алгоритмов, поэтому используются выражения:
Яксо(п) = Яксо,(п) ® Н(п); (15)
ЯкЯп(п) = Я^п) ® Н(п); (16)
где ® — символ свертки функций, Н(п) — ядро фильтров:
где С — коэффициент усиления сигнала, значение которого определялось на стадии экспериментальной отработки алгоритмов.
В процессе визуализации, огибающая разностного сигнала Ок(п) представляется в форме синтезированного изображения (в координатах: ось абсцисс — время наблюдения, ось ординат — расстояние от прибора Ь = с(т0 + пёт), где с — скорость света; т0 — временная задержка при п = 0. В первом шаге подготовки данных для визуализации происходит процесс ограничения сигнала:
1) если Ок(п) < ОЬ, то Ок(п) = 0, (19) иначе Ок(п) = Ок(п) — ОЬ;
2) если Ок(п) > ОН, то Ок(п) = ОН. (20)
где ОЬ и ОН — уровни ограничения сигнала (параметры алгоритма). Значение нижнего уровня ОЬ определяется абсолютным уровнем шума на сигнале, а верхнего уровня ОН — динамическим диапазоном полезного сигнала. Значения этих параметров подбирались на стадии экспериментальной отработки алгоритмов.
После процедуры ограничения значение сигнала нормализуется для его кодировки байтом:
Bt(n) = int
255 п ( \
(21)
где 255 — максимальное значение байтового кода; int[X] — целая часть X.
Визуализацию сигнала удобно отображать в псевдоцветах (r — red, g — green, b — blue, на рис. 8, 9, 11 эти цвета соответственно: r — черный, g — серый, b — синий), при этом интенсивность каждого цвета в пикселе определяется по формуле:
(r, g, b) = (Fr(B), Fg(B), Fb(B)), B = Bk(n),
(22)
где Н0 — константа величины элементов ядра; а ~ (1,5/1срё.т)) — константа ширины ядер КИХ-фильтров. После того как с помощью квадратурного детектора найдены квадратурные
где РГ(В), Рд(Б), РЬ(Б) — табличные кусочно-линейные функции, которые зависят от параметров кодировки псевдоцветов: В1 < В2 < В3 (рис. 8).
дальность, м
9
дальность, м
время, с
Рис. 9. Визуализация разностного сигнала в виде синтезированного изображения
/ \
/ ( \ ч
У V
г «л
» * * - сЧ..
и _„
10
20
30 40
время, с
Рис. 10. Отображение движения на экране в виде точек.
При полутоновой черно-белой визуализации сигнала цвета кодируются по простой формуле:
(г, д, Ь) = (В, В, В). (23)
В результате для визуализации результатов сканирования запреградного пространства получают синтезированное изображение — зависимость функции огибающей полезного сигнала движущихся объектов от време-
ни наблюдения. По вертикальной оси откладывается дальность, по горизонтальной — время наблюдения. Типовая картинка с синтезированным изображением представлена на рис. 9. Процедура обнаружения движения позволяет делать вывод о наличии движения в поле зрения локатора и определять расстояние до движущегося объекта.
Алгоритм определения расстояния до движущегося объекта выполняется
для каждого кадра и состоит в следующем:
1. Определяют функцию взаимной корреляции огибающей разностного сигнала кадра и импульсной характеристики системы:
П)п) = X С(Ш(« + Д (24) )=-■>
где: (и + 1) — количество элементов, описывающих импульсную характеристику С(п).
дальность, м
о
дальность, м 8
10 время, с
Рис. 11. «Фантомы» (выделены) на синтезированном изображении разностного сигнала
■Л
\
■А; ■ А
,. •/•.». 7 V
г .- Л - -/ , V* ' ■/
\ ' V / % \ -
/Л
Ч ■!
I:
*Л/
.и
а
л
\ /\ \ / <
V
л
/ V
А
ч/
V
\
V
б
Рис. 12. Пример работы медианного фильтра: а) исходное представление со случайными скачками изменения дальности до объекта; б) представление дальности до объекта после применения фильтров
Форма импульсной характеристики системы определяется как формой импульсной характеристики локатора, так и формой ядра КИХ-фильтров квадратурного детектора алгоритмов ЦОС.
2. Находят максимум Vk(n):
max = MAX(Vt(и)) при п = п^. (25)
3. На основе интерполяции по трем точкам: Vt(nmax — 1), Vk(nmax), Vk(Umax + 1) уточняют значение и положение максимума:
Max и Пмах, (26)
где nMax — положение уточненного максимума; может быть дробным.
4. Оценивают амплитуду полезного сигнала по формуле:
Max -(N) £ С (я)
4 = Sew . (27)
п
где: (N) — среднее значение шума, параметр алгоритма.
5. Сравнивают оценку максимума с порогом П, пропорциональным среднему значению шума:
если
Мах - < N > 2) Сей)! > П (28)
где П = СП (N), СП — константа, параметр алгоритма, (и) X U(") — среднее значение шума функции корреляции Vk(n), то считают, что обнаружен движущийся объект с амплитудой Ae и положением (дальностью) nMax на кадре № k. В этом случае движущийся объект отображается на экране точкой (рис. 10). Иначе считают, что движущийся объект не обнаружен на кадре № k и точка на экране не ставится. Среди обнаруженных алгоритмами объектов могут быть как реальные подвижные объекты в поле зрения локатора, так и ложные объекты — «фантомы». Примеры фантомов показаны ниже на рис. 11. Обнаружение фантомов возможно по нескольким причинам: шумовые выбросы, многолучевое распространение сигнала, прямое просачивание сигнала между передающим и приемным трактом локатора. Выполняя коррекцию ослабления амплитуды сигнала по дальности, можно отсеять фантомы прямого просачивания по абсолютному уровню сиг-
нала, а медианный фильтр и фильтр импульсной помехи «очищает» результаты [13]. Пример работы медианного фильтра продемонстрирован на рис. 12.
Заключение
Разработан алгоритм интерпретации данных одномерного СШП радиолокатора для обнаружения одиночного
движущегося объекта, находящегося за оптически непрозрачной преградой.
Разработано специальное программное обеспечение и проведена апробация созданного алгоритма для определения параметров настройки алгоритма, при которых повышается достоверность обнаружения и измеряется расстояние до движущегося объекта на фоне сильных помех
Литература
1. Биорадиолокация./ под ред. А.С. Бугаева, С.И. Ивашова, И.Я. Имморева. — М.: МГТУим. Н.Э. Баумана, 2010.
2. И.Я. Иммореев. Практическое использование сверхширокополосных радаров./ Журнал радиоэлектроники, 2009. — № 9.
3. Borek. S.E. An. overview of through, the wall surveillance for homeland, security. Applied. Imagery and Pattern Recognition. Workshop, 2005. Proceedings. 34th. — Washington, DC. — PP. 6 — 47.
4. Кузнецов Ю.В., Баев А.Б. Спектральный и временной анализ импульсных и периодических сигналов: Учебное пособие. — М.: МАИ, 2007.
5. A. Safaai-Jazi, S.M. Riad, A. Muqaibel, and. A. Bayram. «Report on Through-the-Wall Propagation, and. Material Characterization». — Time Domain and. RF Measurement Laboratory, Bradley Department of Electrical Engineering, Virginia Polytechnic Institute and. State University, Blacksburg, Virginia, 24061-0111, November 18, 2002.
6. D. Kocur, J. Gamec, M. Svecova, M. Gamcova, J. Rovnakova.: Imaging Method: An Efficient Algorithm for Moving Target Tracking by UWB Radar. Acta Polytechnica Hungarica, 2010. — Vol. 7. — No. 3.
7. Семейкин Н.П., Помозов В.В., Дудник А.В. Развитие георадаров серии «ОКО»./ Наукоемкие технологии, 2005. — Т. 6. — N 7. — С.62 — 65.
8. Семейкин Н.П., Помозов В.В., Дудник А.В. Расширение спектра георадарных задач. как следствие совершенствования, аппаратной базы./ Разведка и охрана недр, 2005. — № 12.
9. О.В. Сытник, И.А. Вязьмитинов, Е.И. Мирошниченко, Ю.А. Копылов. Метод повышения, эффективности РЛС для. обнаружения, людей за оптически непрозрачными преградами./ Журнал Радиоэлектроники, 2008. — № 3.
10. Rovnakova J., Svecova M., Kocur D., Nguyen T. T., Sachs J. Signal Processing for Through Wall Moving Target Tracking by M-sequence UWB Radar, The 18th International Conference Radioelektronika, Prague, Czech Republic, April 24-25, 2008. — PP. 65 — 68.
11. Патент. 2441252 РФ, МПК G01S13/20. Способ обнаружения, движущихся, объектов через непрозрачные преграды. / Зуев А.П, Леонтьев С.К., Мешков М.А. и др. — Опубл. 27.01.2012. — Бюл. №3.
12. Лайонс Р. Цифровая, обработка сигналов: второе издание. — М.: Бином-Пресс,
2006. — 656 с.
13. Царьков А.В. Чистка результатов в транспреградном. радиолокаторе./ Труды. 50-й научной конференции МФТИ «Современные проблемы, фундаментальных и прикладных наук». 4.III. Аэрофизика и космические исследования,
2007. — Т. 1. — С. 183 — 186.
