UWB雷达在矿山钻孔救援中的应用研究

文虎, 周博, 郑学召, 康玉国, 蔡国斌, 黄渊, 丁文

文虎,周博,郑学召,等. UWB雷达在矿山钻孔救援中的应用研究[J]. 工矿自动化,2023,49(6):88-94. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.18095
引用本文: 文虎,周博,郑学召,等. UWB雷达在矿山钻孔救援中的应用研究[J]. 工矿自动化,2023,49(6):88-94. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.18095
WEN Hu, ZHOU Bo, ZHENG Xuezhao, et al. Research on the application of UWB radar in mine drilling rescue[J]. Journal of Mine Automation,2023,49(6):88-94. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.18095
Citation: WEN Hu, ZHOU Bo, ZHENG Xuezhao, et al. Research on the application of UWB radar in mine drilling rescue[J]. Journal of Mine Automation,2023,49(6):88-94. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.18095

UWB雷达在矿山钻孔救援中的应用研究

基金项目: 国家自然科学基金项目(52174197);国家重点研发计划项目(2018YFC0808201);陕西省重点研发计划项目(2023-YBSF-101)。
详细信息
    作者简介:

    文虎(1972—),男,新疆石河子人,教授,博士研究生导师,从事煤自燃预测预报、矿井火灾防治理论与技术及井下应急救援等方面的研究工作,E-mail:wenh@xust.edu.cn

  • 中图分类号: TD655

Research on the application of UWB radar in mine drilling rescue

  • 摘要: 超宽带(UWB)雷达探测技术可实现面向钻孔救援的矿井人体目标探测,但UWB电磁波易受灾变矿井复杂环境影响,UWB雷达回波信号易受到灾变矿井背景杂波、环境噪声影响,导致难以实现灾变矿井人体目标精准探测。针对上述问题,介绍了基于UWB雷达的井下目标探测场景及人体目标探测原理,分析了UWB电磁波特性研究现状和UWB回波噪声滤除方法研究现状。总结了存在的问题:① UWB电磁波在灾变矿井复杂环境中的传播特性需深入研究。② 背景杂波产生原因尚未明晰,灾变矿井背景杂波与环境噪声滤除技术研究较少。③ 面向钻孔救援的UWB雷达人体目标探测技术仍需改进。针对现有技术的不足,展望了面向钻孔救援的UWB雷达井下人体目标探测技术的发展趋势:① 深入研究UWB电磁波穿透传输关键表征参数对井下复杂环境特征的敏感程度。② 构建适用于灾变矿井的背景杂波与环境噪声滤除方法。③ 深入优化面向钻孔救援的UWB雷达人体目标探测技术。
    Abstract: The ultra wideband (UWB) radar detection technology can achieve mine human target detection for drilling rescue. However, UWB electromagnetic waves are susceptible to the complex environment of catastrophic mines. The UWB radar echo signals are susceptible to the background clutter and environmental noise of catastrophic mines. It is difficult to achieve precise detection of human targets in catastrophic mines. In order to solve the above problems, the underground target detection scenarios and human target detection principles based on UWB radar are introduced. The research status of UWB electromagnetic wave characteristics and UWB echo noise filtering methods are analyzed. The existing problems are summarized as following points. ① The propagation characteristics of UWB electromagnetic waves in the complex environment of catastrophic mines require in-depth research. ② The reason for the generation of background clutter is not yet clear. There is limited research on the filtering technology of background clutter and environmental noise in catastrophic mines. ③ The UWB radar human target detection technology for drilling rescue still needs to be improved. In response to the shortcomings of existing technologies, the development trend of UWB radar underground human target detection technology for drilling rescue is prospected. ① It is suggested to do in-depth research on the sensitivity of key characterization parameters of UWB electromagnetic wave penetration transmission to complex underground environmental characteristics. ② It is suggested to construct methods for filtering background clutter and environmental noise suitable for catastrophic mines. ③ It is suggested to deeply optimize UWB radar human target detection technology for drilling rescue.
  • 煤炭是我国能源结构中的主体部分,其生产量和消费量分别占一次能源生产与消费总量的76%和68% [1]。我国已探明埋深2 000 m以上的煤炭总存储量为5.9万亿t,埋深超过1 000 m的煤炭储量占50%,我国资源禀赋与区域经济决定了深部资源开发已成必然趋势[2]。随着矿山开采深度日益增大,在深部高地应力、高气压等因素扰动下,冲击地压、煤与瓦斯突出、冒顶等矿山事故的发生越发频繁[3]。一旦矿山事故发生,井下易发生煤岩坍塌、淤泥堵塞井巷、区域性火灾等事故,然而如直接透巷、新掘绕巷等传统救援方式效率低且具有一定局限性,亟需可靠、高效的钻孔救援技术进行井下被困人员搜寻与营救[4]

    在救援过程中,若探测区域地质较软,可能会导致钻头偏移,或出现新的局部塌方遮挡住被困人员,导致基于音视频的生命探测仪无法实现穿透探测,增大了救援难度[5]。超宽带(Ultra Wide Band,UWB)信号具有穿透能力强、抗干扰性好、分辨率高、探测盲区小等优点,近年来已成功应用于反恐斗争、抗震救灾、室内监测等领域的人体目标探测,取得了良好的应用效果[6-8]。UWB电磁波在灾变矿井的穿透特性与室内墙体相似,因此,UWB雷达探测技术有望应用于灾变矿井探测领域。

    UWB电磁波穿透井下煤岩、混凝土等非磁性障碍物后到达被困人员的过程中,易受矿井属性、截面几何尺寸、巷道壁结构、巷道内分布的各种气体等因素影响。经反射后接收到的回波信号不可避免地受到复杂环境干扰,回波信号中包含背景噪声和环境杂波,被困人员的生命信息难以被准确提取[9],导致人体目标难以被精准探测,给矿山救援队伍带来了困难,降低了救援效率。因此,明晰UWB电磁波在灾变矿井复杂环境中的传播特性,有效、准确地滤除回波信号中的杂波,是实现灾变矿井人体目标精准探测的关键技术。鉴于此,笔者介绍了面向钻孔救援的UWB雷达探测技术和人体目标探测原理,阐述了UWB电磁波的传播特性及其在不同介质中的穿透性研究进展,梳理了背景杂波与环境噪声的滤除方法,指出了目前研究主要存在的问题并进行了展望。

    在矿山救援中,将UWB雷达探测器沿钻孔放置在矿井底部,由频率源产生UWB电磁波,经过发射链路对电磁信号进行放大、增频处理;再由发射天线将脉冲信号辐射到矿灾环境中,对非磁性障碍物后方目标进行探测;然后将探测到的信息通过接收天线接收并发送至接收链路进行后续处理和提取,并通过上位机传至地面指挥部与应急指挥中心,以便开展相应救援措施,如图1所示。UWB电磁波在传播过程中易受到灾变矿井复杂环境的影响,深入研究UWB电磁波在灾变矿井的传播特性,可为精准探测井下人体目标奠定理论基础。

    图  1  基于UWB雷达的井下目标探测场景
    Figure  1.  Underground target detection scenario based on UWB radar

    UWB雷达基于多普勒效应[10]实现人体目标的探测,原理如图2所示。雷达纳米级发射机发射电磁波,电磁波穿透非磁性障碍物到达人体目标,当被探测人体目标相对雷达产生位移(如人体走动、肢体活动等)时,回波数据采集模块采集的回波脉冲序列因人体位移而产生周期性变化。利用信号处理模块分析回波信号的频率、相位、幅度等特征参数的变化,实现对人体目标的探测[11]

    图  2  基于UWB雷达的人体目标探测原理
    Figure  2.  Principle of human target detection based on UWB radar

    在矿井灾变复杂环境中,UWB雷达采集的原始回波信号中除包括目标的回波分量外,还包括多种因素导致的背景杂波与环境噪声干扰。原始回波信号可近似表示为

    $$ R(t)=x(t)+r(t)+y\left(t\right) $$ (1)

    式中:$x(t) $为探测目标反射回波;$r(t) $为背景杂波;$y(t) $为井下环境噪声。

    人体目标反射的回波能量受非磁性障碍物、探测距离和雷达截面积等因素影响,信号能量相对微弱。煤岩、混凝土等非磁性障碍物距离UWB雷达收发天线较近,产生的背景杂波占据回波信号的主要部分。背景噪声与人体回波信号特征可能存在相似性,易被误判为虚警目标。为提升人体目标探测的精确性,避免探测目标信号被杂波淹没,导致目标信息畸变、误判和丢失现象,首先应滤除UWB雷达回波信号中的杂波。

    在UWB电磁波穿透灾变矿井非磁性障碍物过程中,受多种因素影响,传播特性异常复杂多变。因此,实现灾变矿井人体目标精准探测,需明晰UWB电磁波的传播特性及其在不同介质中的穿透性。

    关于电磁波传播特性研究,通常是采用数值模拟和建模的方法,研究电磁波在不同环境中的传播特性。文虎等[12]针对井下被困人员位置难以确定的问题,以钻孔生命雷达为手段,通过理论分析与正演模拟,研究了天线中心频率、激励源、煤质与煤温改变时反射波的辐射强度与反射系数演变规律,揭示了电磁波在煤体中的传播规律,为基于UWB雷达探测灾变矿井人体目标提供了参考与支撑。乔欣等[13]分析了UWB信号在巷道环境下的传播机制,得出与地面室内环境或空旷环境相比,巷道环境多径效应明显。张国鹏等[14]通过巷道中电磁波多径传播过程建模与矿井多径衰落实验,研究了UWB电磁波在井下巷道中的多径传播特性。何博等[15]对有损深埋环境下电磁波传播特性进行了数值模拟分析,得出了不同频率电磁波的最大传输距离。姚善化等[16]分析了矿井圆形隧道中电磁波的传播特性,给出了圆形隧道中波模方程近似求解方法,得到圆形隧道中各类波模衰减参数常数的近似表达式。

    研究UWB电磁波在不同介质中的穿透性,可为探测介质内部结构特征提供依据,为UWB电磁波在灾变矿井人体目标探测中的应用提供思路。陈瑞鼎等[17]利用UWB电磁波对墙体障碍物之后的目标进行探测、识别、定位与跟踪,通过建立UWB雷达穿墙探测的卡尔曼滤波模型,采用卡尔曼滤波与快速傅里叶变化相结合的方法实现对人体躯干、手臂和腿等各部分运动特征的探测。S. D. Liang[18]提出了一种基于标准偏差的感应墙和感应木门人体检测方法,并对检测阈值进行选择性分析。孙公德等[19]提出用分布式UWB雷达探测地震被困人员,为分布式UWB雷达系统的研制奠定了理论基础。史城等[20]提出了一种基于分布式穿墙雷达的复杂条件下人体目标检测方法,结合三角定位方法进行被困人员二维穿墙探测,实现了人体呼吸信号的快速、自动检测。白思源等[21]提出了一种基于多基地脉冲UWB生物雷达系统的多人体目标识别定位方法,解决了UWB电磁波穿透墙体条件下多人体目标识别定位问题,实验径向距离定位结果与实测数据误差小于0.1 m。

    综上可知,现有研究主要采用数值模拟、理论分析、模拟实验等研究手段,揭示了UWB电磁波传播特性,利用其穿透性进行目标探测,为实现面向钻孔救援的人体目标精准探测提供了支撑。

    灾变矿井环境十分复杂,电缆、作业机车、煤岩层等产生的环境噪声、背景杂音包含在UWB回波信号中[22],人体生命特征难以精准提取,导致UWB雷达难以精准探测井下人体目标。环境噪声与背景杂波滤除方法是实现灾变矿井人体目标精准探测的关键。

    灾变矿井存在煤岩体、混凝土等非磁性障碍物,UWB电磁波会发生多次折射和反射,造成直达波、机械设备的反射波等背景杂波。郭继坤等[23]提出一种基于经验模态分解与参考独立成分分析的杂波抑制方法,消除了杂波对目标信号的影响。施端阳等[24]针对雷达信号剩余杂波提出了一种基于竞争神经网络的无监督学习方法,通过竞争神经网络分类器识别雷达点迹并滤除杂波。王明泽等[25]针对穿墙雷达杂波抑制问题,提出了基于像素向量消除的图像域抑制算法,并通过实验证明该算法具有良好的鲁棒性和有效性,杂波滤除比较彻底。陈焱博[26]针对UWB雷达杂波抑制问题,提出了一种基于联合熵值的穿墙雷达杂波抑制方法,通过仿真实验验证了该方法抑制效果优于熵值法、奇异值分解等算法。吴学礼等[27]提出了一种基于小波变换和奇异值分解的探地雷达杂波抑制方法,有效抑制了杂波干扰,同时提升了回波信号质量与图像准确率。钱丽等[28]研究发现KL变换滤波算法对雷达杂波的抑制性能优于最小均方算法,具有误差小、收敛速度快的特点。A. Zamani等[29]提出了一种结合平均减法和基于熵的滤波方法的混合技术,可有效减轻杂波对目标信号的干扰。

    灾变矿井复杂环境中存在各种机械设备,UWB回波信号中有环境噪声,难以准确提取生命信息。王冬霞等[30]针对非线声回声和非平稳噪声对智能设备的影响问题,提出了一种基于双向长短记忆神经网络的噪声抑制算法,可有效抑制噪声,提取目标信号。田宝凤等[31]针对环境噪声影响特征参数准确提取的问题,提出了一种基于独立成分分析的环境噪声滤除算法,可有效实现回波环境噪声滤除。李慧等[32]运用奇异谱分析与变分模态分解相结合的算法对振动信号进行去噪处理,实验数据表明该算法可有效滤除噪声。

    基于经验模态分解与参考独立成分分析的杂波抑制、基于联合熵值的穿墙雷达杂波抑制等方法可实现对雷达回波中背景杂波与环境噪声的有效滤除,为灾变矿井背景杂波与环境噪声的有效滤除提供理论指导。

    1) UWB电磁波在灾变矿井复杂环境中的传播特性需深入研究。现有研究针对的UWB电磁波穿透目标大多数集中在实体墙、木门、常规井下巷道墙壁等介质,对灾变矿井复杂环境中的穿透目标研究较少。尚未建立UWB电磁波穿透传输关键表征参数与环境因素之间的映射关系,UWB电磁波在灾变矿山复杂环境下的变化特征尚未明晰。

    2) 背景杂波产生原因尚未明晰,灾变矿井背景杂波与环境噪声滤除技术研究较少。灾变矿井环境具有复杂多变性,背景杂波与环境噪声的产生原因尚未明晰,干扰难以精准滤除,导致救援过程中人体目标无法精准探测。现有研究大多是针对在陆地环境、水域环境中背景杂波与环境噪声的滤除,对矿井灾变环境中的背景杂波与环境噪声滤除研究明显不足,缺少相关的理论支撑。

    3) 面向钻孔救援的UWB雷达人体目标探测方法仍需改进。现有研究大多是针对大气环境下的人体目标探测,对灾变矿井环境中的人体目标探测研究不足,实际灾变矿井空间十分复杂,人体目标分布情况也较复杂,井下多目标探测技术有待提升。

    面向钻孔救援的UWB雷达目标探测技术主要用于灾变矿井人体目标探测及辅助救援,现代传感器技术、计算机技术等多技术融合,为UWB雷达探测技术的研究发展提供了技术支持。但是,面向钻孔救援的UWB雷达探测技术仍需完善,以满足救援需求,研究展望如图3所示。

    图  3  基于UWB雷达的人体目标探测技术研究展望
    Figure  3.  Prospects for research on human target detection technology based on UWB radar

    1) 深入研究UWB电磁波穿透传输关键表征参数对井下复杂环境特征的敏感程度。采用理论分析、现场调研等方法研究灾变矿井复杂环境的主要特征,获取影响UWB电磁波的煤岩体厚度、煤岩粒度等主要环境因素。利用主因素分析等方法研究灾变矿井复杂环境下UWB电磁波穿透传输关键表征参数变化规律,基于波导模式理论,建立关键表征参数与环境特征之间的映射关系,揭示关键表征参数对环境特征的敏感程度。

    2) 构建适用于灾变矿井的背景杂波与环境噪声滤除方法。运用救援案例分析、文献调研等方法,深入分析矿井灾变环境下存在背景杂波与环境噪声的原因,明晰背景杂波与环境噪声的表征参数及特征变化。通过小波分析、快速独立成分分析等方法构建背景杂波与环境噪声滤除方法,实现背景杂波与环境噪声的快速、有效滤除,为实现UWB雷达精准探测灾变矿井人体目标奠定基础。

    3) 深入优化面向钻孔救援的UWB雷达人体目标探测技术。通过原位实验、仿真模拟实验等获取生命信息特征关键参数,利用生命信息有效特征建立生命信息特征样本数据库。采用Hilbert变换与谱图变换相结合的方法对UWB雷达回波信号进行特征分析。运用奇异值分解对UWB雷达回波信号进行生命信息特征的有效提取,通过呼吸、心跳等有效特征构建有限维特征向量。基于生命信息特征样本数据库,运用最小距离分类器对目标有效特征进行准确识别与分类,实现灾变矿井单目标与多目标的有效识别与探测。

    介绍了基于UWB雷达的井下目标探测场景及人体目标探测原理,分析了UWB电磁波特性研究现状和UWB回波噪声滤除方法研究现状。研究灾变矿井环境下UWB电磁波穿透障碍物时传输参数的演变特征,可为井下人体目标探测奠定理论基础。然而,灾变矿井目标探测的重难点问题尚未有效解决,UWB电磁波关键表征参数与环境特征之间的映射关系、灾变矿井复杂环境特征参数的准确表征、井下环境噪声与背景杂波有效滤除、灾变矿井人体目标探测技术等需要深入研究。

  • 图  1   基于UWB雷达的井下目标探测场景

    Figure  1.   Underground target detection scenario based on UWB radar

    图  2   基于UWB雷达的人体目标探测原理

    Figure  2.   Principle of human target detection based on UWB radar

    图  3   基于UWB雷达的人体目标探测技术研究展望

    Figure  3.   Prospects for research on human target detection technology based on UWB radar

  • [1] 文虎,郭军,金永飞,等. 我国矿井热动力灾害评价研究进展及趋势[J]. 煤矿安全,2016,47(3):172-174,178.

    WEN Hu,GUO Jun,JIN Yongfei,et al. Progress and trend of evaluation study on coal mine thermodynamic disasters in China[J]. Safety in Coal Mines,2016,47(3):172-174,178.

    [2] 李伟. 深部煤炭资源智能化开采技术现状与发展方向[J]. 煤炭科学技术,2021,49(1):139-145.

    LI Wei. Current status and development direction of intelligent mining technology for deep coal resources[J]. Coal Science and Technology,2021,49(1):139-145.

    [3] 齐庆新, 马世志, 孙希奎, 等. 煤矿冲击地压源头防治理论与技术架构[J/OL]. 煤炭学报: 1-14[2023-03-07]. DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2023.0158.

    QI Qingxin, MA Shizhi, SUN Xikui, et al. Theory and technical framework of coal mine rock burst origin prevention[J/OL]. Journal of China Coal Society: 1-14[2023-03-07]. DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2023.0158.

    [4] 郑学召,王虎,文虎,等. 矿井钻孔救援通信技术的研究进展及趋势[J]. 工矿自动化,2017,43(9):41-45.

    ZHENG Xuezhao,WANG Hu,WEN Hu,et al. Research progress and tendency of mine drilling rescue communication technology[J]. Industry and Mine Automation,2017,43(9):41-45.

    [5] 马宏伟,马琨,田海波. 矿山钻孔救援探测机器人研究进展[J]. 工矿自动化,2019,45(2):24-29.

    MA Hongwei,MA Kun,TIAN Haibo. Research progress of mine drilling rescue detection robots[J]. Industry and Mine Automation,2019,45(2):24-29.

    [6]

    XU Yanyun,WU Shiyou,CHEN Chao,et al. A novel method for automatic detection of trapped victims by ultrawideband radar[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2012,50(8):3132-3142. DOI: 10.1109/TGRS.2011.2178248

    [7] 梁福来,李浩楠,祁富贵,等. UWB MIMO生物雷达多静止人体目标成像方法研究[J]. 雷达学报,2016,5(5):470-476.

    LIANG Fulai,LI Haonan,QI Fugui,et al. Imaging of multiple stationary humans using a UWB MIMO bio-radar[J]. Journal of Radars,2016,5(5):470-476.

    [8] 徐建华,张雨霖,韩勇强. 基于移动节点辅助定位的UWB室内定位方法[J]. 中国惯性技术学报,2023,31(2):141-147.

    XU Jianhua,ZHANG Yulin,HAN Yongqiang. UWB indoor location method based on moving node auxiliary positioning[J]. Journal of Chinese Inertial Technology,2023,31(2):141-147.

    [9] 张铎. 超宽带雷达波在煤中传播规律与定位基础研究[D]. 西安: 西安科技大学, 2018.

    ZHANG Duo. Fundamental research on propagation law of ultra-wideband radar wave in coal and localiztion [D]. Xi'an: Xi'an University of Science and Technology, 2018.

    [10] 肖靖,唐超,常馨月. 微多普勒频移技术用于生命探测中的研究[J]. 数字通信世界,2020(7):8-10.

    XIAO Jing,TANG Chao,CHANG Xinyue. Study on micro doppler frequency shifting technology for life detection[J]. Digital Communication World,2020(7):8-10.

    [11] 胡巍. 基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术研究[D]. 合肥: 中国科学技术大学, 2014.

    HU Wei. Non-contact vital sign detection based on doppler radar[D]. Hefei: University of Science and Technology of China, 2014.

    [12] 文虎,张铎,郑学召,等. 基于FDTD的电磁波在煤中传播特性[J]. 煤炭学报,2017,42(11):2959-2967.

    WEN Hu,ZHANG Duo,ZHENG Xuezhao,et al. Propagation characteristics of electromagnetic wave based on FDTD in coal[J]. Journal of China Coal Society,2017,42(11):2959-2967.

    [13] 乔欣,孔兵. 井下巷道TOA和TDOA联合估计的UWB定位算法[J]. 煤炭技术,2022,41(5):168-171.

    QIAO Xin,KONG Bing. UWB positioning algorithm based on joint TOA and TDOA estimation in downhole roadway[J]. Coal Technology,2022,41(5):168-171.

    [14] 张国鹏,王艳芬,丁恩杰. 矿井无线多媒体传感器网络UWB信号收发策略研究[J]. 煤炭科学技术,2013,41(12):71-75.

    ZHANG Guopeng,WANG Yanfen,DING Enjie. Study on UWB signal transmitting and receiving strategy of mine wireless multi-media sensor network[J]. Coal Science and Technology,2013,41(12):71-75.

    [15] 何博,李世中,张亚,等. 深埋环境下电磁波传播特性数值分析[J]. 探测与控制学报,2020,42(2):56-60.

    HE Bo,LI Shizhong,ZHANG Ya,et al. Numerical analysis of deep-buried electromagnetic wave propagation characteristicsin[J]. Journal of Detection & Control,2020,42(2):56-60.

    [16] 姚善化,杜斌. 矿井圆形隧道中电磁波传播特性分析[J]. 煤炭科学技术,2015,43(4):88-91.

    YAO Shanhua,DU Bin. Analysis on propagation features of electromagnetic wave in mine circular type roadway[J]. Coal Science and Technology,2015,43(4):88-91.

    [17] 陈瑞鼎,鹿琪,单子涵,等. 基于卡尔曼滤波的超宽带穿墙雷达移动目标探测[J]. 地球物理学进展,2017,32(4):1758-1763. DOI: 10.6038/pg20170446

    CHEN Ruiding,LU Qi,SHAN Zihan,et al. Moving target detection with the UWB through-wall radar based on Kalman filter[J]. Progress in Geophysics,2017,32(4):1758-1763. DOI: 10.6038/pg20170446

    [18]

    LIANG S D. Sense-through-wall human detection based on UWB radar sensos[J]. Signal Processing,2016,126:117-124. DOI: 10.1016/j.sigpro.2015.09.022

    [19] 孙公德,郭勇,沈建,等. 分布式超宽带雷达地震被困人员协同探测技术[J]. 震灾防御技术,2017,12(4):966-977.

    SUN Gongde,GUO Yong,SHEN Jian,et al. Collaborative detection technology for detecting trapped personnel by distributed UWB radar earthquake[J]. Technology for Earthquake Disaster Prevention,2017,12(4):966-977.

    [20] 史城,叶盛波,潘俊,等. 一种基于分布式穿墙雷达的复杂条件下人体目标检测方法[J]. 电子与信息学报,2022,44(4):1193-1202.

    SHI Cheng,YE Shengbo,PAN Jun,et al. A human target detection method under complex conditions by distributed through-wall radar system[J]. Journal of Electronics & Information Technology,2022,44(4):1193-1202.

    [21] 白思源,王昭昳,许兆坤,等. 基于多基地IR−UWB生物雷达系统的多人体目标识别定位方法研究[J]. 医疗卫生装备,2021,42(9):1-7,12.

    BAI Siyuan,WANG Zhaoyi,XU Zhaokun,et al. Research on multiple human targets identification and localization method based on multi-static IR-UWB bio-radar system[J]. Chinese Medical Equipment Journal,2021,42(9):1-7,12.

    [22] 高剑飞. 面向穿墙雷达成像的自适应神经网络杂波抑制方法研究[D]. 南昌: 南昌大学, 2022.

    GAO Jianfei. Research on clutter suppression method of adaptive neural network for through-the-wall radar imaging[D]. Nanchang: Nanchang University, 2022.

    [23] 郭继坤,修海林,张显明. 超宽带在煤矿井下穿透障碍物杂波信号的抑制方法[J]. 黑龙江科技大学学报,2015,25(3):328-332.

    GUO Jikun,XIU Hailin,ZHANG Xianming. Method of inhibition clutter signal on ultra-wideband through obstacles under mine[J]. Journal of Heilongjiang University of Science and Technology,2015,25(3):328-332.

    [24] 施端阳,林强,胡冰,等. 基于竞争神经网络的雷达杂波抑制方法[J]. 海军工程大学学报,2022,34(1):67-74.

    SHI Duanyang,LIN Qiang,HU Bing,et al. Radar clutter suppression method based on competitive neural network[J]. Journal of Naval University of Engineering,2022,34(1):67-74.

    [25] 王明泽,李蔚,马俊伟,等. 基于像素向量消除的穿墙雷达杂波抑制算法[J]. 系统工程与电子技术,2022,44(3):827-833.

    WANG Mingze,LI Wei,MA Junwei,et al. Clutter suppression algorithm based on pixel vector elimination in through-the-wall radar[J]. Systems Engineering and Electronics,2022,44(3):827-833.

    [26] 陈焱博. 超宽带穿墙雷达墙体杂波抑制与快速成像方法研究[D]. 南京: 南京信息工程大学, 2021.

    CHEN Yanbo. The study on clutter suppression and imaging methods of ultra wideband through-the-wall radar[D]. Nanjing: Nanjing University of Information Science and Technology, 2021.

    [27] 吴学礼,闫枫,甄然,等. 基于小波变换和K−SVD的探地雷达杂波抑制研究[J]. 河北科技大学学报,2021,42(2):111-118.

    WU Xueli,YAN Feng,ZHEN Ran,et al. Research on adaptive clutter suppression for ground penetrating radar based on wavelet transform and K-SVD[J]. Journal of Hebei University of Science and Technology,2021,42(2):111-118.

    [28] 钱丽,陈婧. 基于小波域KL变换外辐射源雷达杂波抑制算法[J]. 现代雷达,2021,43(3):44-49.

    QIAN Li,CHEN Jing. Clutter suppression algorithm for external emitter radar based on wavelet domain KL transform[J]. Modern Radar,2021,43(3):44-49.

    [29]

    ZAMANI A,ABBOSH A. Hybrid clutter rejection technique for improved microwave head imaging[J]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2015,63(11):4921-4931. DOI: 10.1109/TAP.2015.2479238

    [30] 王冬霞,张伟,于玲,等. 基于BLSTM神经网络的回声和噪声抑制算法[J]. 信号处理,2020,36(6):991-1000.

    WANG Dongxia,ZHANG Wei,YU Ling,et al. Echo and noise suppression algorithm based on BLSTM neural network[J]. Journal of Signal Processing,2020,36(6):991-1000.

    [31] 田宝凤,周媛媛,王悦,等. 基于独立成分分析的全波核磁共振信号噪声滤除方法研究[J]. 物理学报,2015,64(22):446-457.

    TIAN Baofeng,ZHOU Yuanyuan,WANG Yue,et al. Noise cancellation method for full-wave magnetic resonance sounding signal based on independent component analysis[J]. Acta Physica Sinica,2015,64(22):446-457.

    [32] 李慧,包腾飞,顾冲时. 复杂强噪声下坝体微弱振动响应信号提取[J]. 应用基础与工程科学学报,2020,28(6):1326-1336. DOI: 10.16058/j.issn.1005-0930.2020.06.006

    LI Hui,BAO Tengfei,GU Chongshi. Signal extraction for weak vibration response of a dam in complex strong noise[J]. Journal of Basic Science and Engineering,2020,28(6):1326-1336. DOI: 10.16058/j.issn.1005-0930.2020.06.006

  • 期刊类型引用(3)

    1. 李永安,朱明亮,王宏伟,付翔. 高速开关阀先导驱动高水基大流量比例调速阀的设计与仿真. 液压与气动. 2024(02): 60-67 . 百度学术
    2. 陈湘源. 综采工作面轨迹测量与直线度控制方法. 矿业研究与开发. 2024(03): 185-191 . 百度学术
    3. 王云飞,赵继云,张鹤,王浩,张阳. 基于神经网络补偿的液压支架群推移系统直线度控制方法. 煤炭科学技术. 2024(11): 174-185 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2023-03-29
  • 修回日期:  2023-05-25
  • 网络出版日期:  2023-06-18
  • 刊出日期:  2023-06-24

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