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[發(fā)明專利]穿墻雷達成像中對墻體參數(shù)的估計方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910745821.0 申請日: 2019-08-13
公開(公告)號: CN110456344A 公開(公告)日: 2019-11-15
發(fā)明(設計)人: 殷光強;倪明;楊君;潘易希 申請(專利權)人: 成都電科慧安科技有限公司
主分類號: G01S13/89 分類號: G01S13/89;G06K9/62;G06F17/18
代理公司: 51211 成都天嘉專利事務所(普通合伙) 代理人: 劉軍<國際申請>=<國際公布>=<進入國
地址: 611731四川省成都市高新區(qū)天全*** 國省代碼: 四川;51
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摘要:
搜索關鍵詞: 墻體 多項式回歸 訓練模型 訓練數(shù)據(jù) 訓練樣本 最優(yōu)模型 穿墻 采集訓練數(shù)據(jù) 信號進行處理 接收機 參數(shù)估計 建立模型 雷達成像 雷達技術 模型計算 三個步驟 手動調(diào)節(jié) 信號數(shù)據(jù) 時效性 數(shù)據(jù)集 采樣 構建 擬合 申請
【說明書】:

本申請涉及穿墻雷達技術領域,公開了穿墻雷達成像中對墻體參數(shù)的估計方法,該方法包括采集訓練數(shù)據(jù)、建立模型和訓練模型三個步驟;首先,獲取墻體參數(shù)真實值,然后進行采樣并構建數(shù)據(jù)集,將從接收機中得到的信號進行處理,處理后的信號數(shù)據(jù)與墻體參數(shù)真實值放在一起作為訓練數(shù)據(jù)構成訓練樣本,建立基于多項式回歸的訓練模型,并利用訓練樣本中的訓練數(shù)據(jù)對所述模型進行訓練,獲得最優(yōu)模型,最后利用最優(yōu)模型即可得到解墻體參數(shù)估計值。本申請利用多項式回歸的特點,通過手動調(diào)節(jié)最高項次數(shù),有效的避免了過擬合問題,同時模型計算量小,還滿足了對時效性的要求。

技術領域

發(fā)明涉及穿墻雷達技術領域,具體涉及穿墻雷達成像中對墻體參數(shù)的估計方法。

背景技術

穿墻雷達和醫(yī)學成像、遙感等同屬于無損檢測,能根據(jù)有限的信息推斷非視距范圍內(nèi)的目標信息,在軍事和民用上,都有著廣泛的應用。穿墻雷達既要求成像質(zhì)量高,又要求實時性,而墻體的存在使這兩個要求很難同時滿足,在很多成像算法中,都需要知道確定的墻體參數(shù)值(即介電常數(shù)、電導率、墻體厚度等),才能較容易地糾正由墻體引起的偏移效應。但在大多數(shù)實際情況中,墻體參數(shù)是未知的,因此,如何解決墻參未知時的實時成像,是目前穿墻問題面臨的難題,對估計墻體參數(shù)的算法和成像算法都有較高的速度要求。

隨著智能算法在無損檢測領域的廣泛應用,穿墻雷達問題也可以利用智能算法解決。針對穿墻雷達墻體參數(shù)的估計,已經(jīng)有若干學者和專家對其進行研究并提出了一系列的方法,主要包括兩種方法,一種是從墻體前后表面回波中提取包含墻體參數(shù)的信息,通過相關函數(shù)公式推算確定墻體參數(shù);而另外一種則是采集墻后目標回波數(shù)據(jù)并對其進行成像定位,通過多次圖像質(zhì)量評估、定位修正尋求最優(yōu)墻體參數(shù)。

例如在現(xiàn)有技術中,文獻“墻體參數(shù)未知時的穿墻雷達實時成像方法”,上述現(xiàn)有技術采用支持向量機對墻體參數(shù)進行回歸預測,然后再采用相移偏移算法進行成像,具有較高的可行性和魯棒性,但是存在運行速度較慢的缺點。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服上述現(xiàn)有技術中存在的問題和不足,本發(fā)明提出了一種基于多項式回歸的墻體參數(shù)估計方法,可以根據(jù)散射信號估計墻體參數(shù),為成像算法的應用做準備。

為了實現(xiàn)上述發(fā)明目的,本發(fā)明的技術方案如下:

穿墻雷達成像中對墻體參數(shù)的估計方法,該方法包括采集訓練數(shù)據(jù)、建立模型和訓練模型三個步驟;首先,獲取墻體參數(shù)真實值,然后進行采樣并構建數(shù)據(jù)集,將從接收機中得到的信號進行處理,處理后的信號數(shù)據(jù)與墻體參數(shù)真實值放在一起作為訓練數(shù)據(jù)構成訓練樣本,建立基于多項式回歸的訓練模型,并利用訓練樣本中的訓練數(shù)據(jù)對所述模型進行訓練,獲得最優(yōu)模型,最后利用最優(yōu)模型即可得到解墻體參數(shù)估計值。

優(yōu)選地,該方法是通過以下步驟實現(xiàn)的:

步驟1、采集訓練數(shù)據(jù):

步驟1.1、獲取墻體參數(shù)真實值;

步驟1.2、在墻體的一側設置目標,墻體的另一側設置天線,天線平行于墻體直線移動,設置天線的采樣位置等間隔。

步驟1.3、利用信號接收機逐個在采樣位置發(fā)射并接收信號;

步驟1.4、通過背景相減法得到其中的目標散射信號;

步驟1.5、對目標散射信號進行特征提取,即得到表征信號的特征矢量;

步驟1.6、把特征矢量和墻體參數(shù)真實值作為訓練數(shù)據(jù)放在一起構成訓練樣本;

步驟2、建立模型:

步驟2.1、建立基于多項式回歸的訓練模型,記該模型如式(1)所示:

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