一种微波毫米波三维全息成像系统信号处理成像方法

摘要

本发明公开了一种微波毫米波三维全息成像系统信号处理成像方法，微波毫米波天线阵列扫描过程中获得回波信号，对(y,k)维度采用相位移徙动算法进行图像聚焦；对x维度采用后向投影重建方法进行图像聚焦；最终得到成像目标的三维复数图像。本发明综合时域成像算法与频域成像算法的特点，在竖直阵列维度与距离维度采用相位移徙动算法进行解耦和成像聚焦，在平面或者圆柱面运动扫描维度采用后向投影重建算法进行成像聚焦，利用了后向投影重建算法适用于任何天线扫描轨迹和便于运动补偿的优点，适用于微波毫米波平面扫描成像系统和微波毫米波圆柱面扫描成像系统，可以达到进行一次算法开发，就适用于两种成像系统的目的，并且能够清晰成像，计算效率更高。

说明书

技术领域

本发明涉及一种微波毫米波三维全息成像技术，尤其涉及的是一种微波毫米波三维全息成像系统信号处理成像方法。

背景技术

微波毫米波三维全息成像安检系统是主动式微波毫米波人体安检的一个主流方向，目前主要包含有平面扫描式成像系统与圆柱面扫描式成像系统，通过微波毫米波收发前端获得人体微波毫米波后向散射信号，无需对人体进行接触就可以通过成像有效探测到隐匿在人体衣物下的违禁品与危险品，并且电磁辐射剂量仅为手机辐射的千分之一，是一种有效的人体安检新模式；可以广泛的应用于民航机场、监狱、法院、边境检查站、海关口岸、重大活动等安检场合，能够有效威慑恐怖主义。

目前微波毫米波三维全息成像信号处理方法主要包括时域成像算法、频域成像算法；时域成像算法包括时域相关算法和后向投影重建算法，适用于任何的天线扫描轨迹，均可以用于微波毫米波平面扫描与圆柱面扫描成像系统，优点在于便于实现运动补偿，是一种经典的信号处理成像算法，但由于计算量较大、硬件消耗资源多，很难达到计算的实时性要求，因此只是作为成像效果比较的算法；频域成像算法包括距离徙动算法与相位移徙动算法，对于微波毫米波平面扫描与圆柱面扫描成像系统的算法原理推导均不一致，如果应用于实际系统中，需要对平面扫描与圆柱面扫描成像系统的信号处理成像软硬件分别开发，这样就增加了硬件成本与人力成本，并且延长了开发周期。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：如何能够结合平面扫描和柱面扫描实现三维成像，提供了一种微波毫米波三维全息成像系统信号处理成像方法。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括以下步骤：

(1)微波毫米波天线阵列扫描过程中获得回波信号s(x,y,k)，所述回波信号s(x,y,k)是复数信号，包含幅度和相位信息；x为微波毫米波天线阵列横向扫描维度，y为微波毫米波天线阵列纵向扫描维度，k为微波毫米波收发前端频率扫描维度；

(2)将所述回波信号s(x,y,k)进行y维度傅里叶变换，得到竖直维度波数域信号s(x,k_y,k)；

(3)对竖直维度波数域信号进行y与k维度相位移徙动算法解耦合聚焦，即在距离维度划分聚焦平面z_i,i＝1,2...N；

(4)计算得到聚焦平面z_i的匹配滤波信号Href(k_y,k,z_i)，滤波信号Href(k_y,k,z_i)与竖直维度波数域信号s(x,k_y,k)的k_y,k维度相乘做匹配滤波计算，得到信号s(x,k_y,k,z_i)；

(5)对信号s(x,k_y,k,z_i)的k_y维度逆傅里叶变换得到毫米波竖直扫描维度聚焦信号>i)；

(6)在所述毫米波竖直扫描维度聚焦信号s(x,y',k,z_i)频率扫描维度k进行积分累加平均运算，最终得到平面z_i的聚焦图像，如此循环反复得到所有聚焦平面z_i,i＝1,2...N的聚焦图像>

(7)再进行x维度的聚焦计算，采用后向投影重建算法，在y维度的每个采样位置y_i上划分xoz网格，对于网格上的每个像素点(x',z')求x维度天线采样位置(x_i,z_i)到网格点位置>i；

(8)对聚焦图像信号s(x,y',z')的距离维度插值计算求取距离匹配采样点s(x,y',z_i')；

(9)距离匹配采样点信号s(x,y',z_i')与距离维度匹配滤波信号Href_{range_i}相乘得到距离维度压缩信号s_Href(x,y',z_i')；

(10)进行所有x维度的距离维度压缩信号s_Href(x,y',z_i')相干累加计算，得到一个像素点的结果；遍历完网格所有像素点后，得到y_i位置的聚焦剖面xoz，重复上述计算最终得到聚焦的目标三维复数图像；

(11)由三维复数图像得到幅度图像，再进行距离维度最大值投影，得到用于显示的二维图像。

所述步骤(1)中，x为微波毫米波天线阵列横向扫描维度，为平面扫描或柱面扫描。

所述步骤(1)中，信号体制为频率步进连续波信号或者调频连续波信号。

所述步骤(3)中，在距离维度划分聚焦平面z_i,i＝1,2...N，Δz＝z_i-z_i-1为聚焦平面的步进间隔，Δz参数设置的准则为c为自由空间的光速，B＝f_max-f_min为微波毫米波射频信号的带宽，f_min为射频信号频率最小值，f_max为射频信号频率最大值。

所述步骤(4)中，滤波信号为：

所述步骤(7)中，划分xoz网格准则为x维度网格大小z维度网格大小其中c为自由空间中的光速，f_c为微波毫米波射频信号的中心频率，λ_c为微波毫米波射频信号的中心波长。

所述步骤(7)中，对于网格上的每个像素点(x',z')求x维度天线采样位置(x_i,z_i)到网格点位置(x',z')的斜距其中如果为毫米波平面扫描成像系统(x_i,z_i)＝(x_i,0)，>i为平面运动扫描维度直角系坐标，如果为柱面扫描成像系统(x_i,z_i)＝(R·cos(θ),R·sin(θ))，R>

所述步骤(9)中，距离匹配采样点信号s(x,y',z_i')与距离维度匹配滤波信号Href_{range_i}＝exp(j·2·k_c·R_i)相乘得到距离维度压缩信号s_Href(x,y',z_i')，其中k_c＝2·pi·f_c/c,f_c为毫米波射频信号中心频率，c为自由空间中的光速，R_i为x维度天线采样位置(x_i,z_i)到网格点位置(x',z')的斜距。

本发明相比现有技术具有以下优点：本发明综合时域成像算法与频域成像算法的特点，在竖直阵列维度与距离维度采用相位移徙动算法进行解耦和成像聚焦，在平面或者圆柱面运动扫描维度采用后向投影重建算法进行成像聚焦，充分利用了后向投影重建算法适用于任何天线扫描轨迹和便于运动补偿的优点，既适用于微波毫米波平面扫描成像系统也适用于微波毫米波圆柱面扫描成像系统，可以达到进行一次算法开发，就适用于两种成像系统的目的，并且能够清晰成像，相比于时域成像算法计算量大大降低，相比于频域成像算法存在无需重复开发，有效降低硬件成本与人力成本，能够有效节约成本与缩短信号处理软硬件开发周期，同时计算效率更高的优点。

附图说明

图1是微波毫米波成像系统平面扫描几何示意图；

图2是微波毫米波成像系统圆柱面扫描几何示意图；

图3是本发明的微波毫米波三维全息成像系统信号处理成像方法流程图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1和图2所示，本实施例在图1和图2的成像体制中天线阵列通过微波毫米波天线阵列1的射频开关的切换实现天线波束的竖直移动，对应坐标轴的y轴；天线阵列通过机械扫描装置带动天线阵列实现水平扫描2，对应坐标轴的x轴；最终实现波束在二维空间平面的采样分布，获得空间区域3的三维回波信号s(x,y,k),其中k对应距离频率扫描维度。

如图3所示，本实施例的具体实现过程如下：

将图1和图2获得回波信号s(x,y,k)进行y维度傅里叶变换，得到竖直维度波数域信号 s(x,k_y,k)；

对上述竖直维度波数域信号s(x,k_y,k)进行y与k维度相移徙动算法解耦合聚焦，具体描述为，在距离维度划分聚焦平面z_i,i＝1,2...N，Δz＝z_i-z_i-1为聚焦平面的步进间隔，Δz参数设置的准则为c为自由空间的光速，B＝f_max-f_min为微波毫米波射频信号的带宽，f_min为射频信号频率最小值，f_max为射频信号频率最大值；

得到聚焦平面z_i的匹配滤波信号信号Href(k_y,k,z_i)与信号s(x,k_y,k)的k_y,k维度相乘做匹配滤波计算，得到信号s(x,k_y,k,z_i)；

对信号s(x,k_y,k,z_i)的k_y维度逆傅里叶变换得到毫米波竖直维度聚焦信号s(x,y',k,z_i)；

在所述的信号s(x,y',k,z_i)频率扫描维度k进行积分累加平均运算，最终得到聚焦平面z_i的聚焦图像，遍历完所有聚焦平面后就得到所有聚焦平面z_i,i＝1,2...N的聚焦图像s(x,y',z')，这样竖直维度y与距离维度z的信号得到解耦和并且图像得到聚焦，那么只剩x维度的信号需要进行聚焦运算；

对x维度的聚焦运算采用后向投影重建算法，在y维度的每个采样位置y_i上划分xoz网格，划分网格准则为x维度网格大小z维度网格大小其中c为自由空间中的光速，f_c为微波毫米波射频信号的中心频率，λ_c为微波毫米波射频信号的中心波长；对于网格上的每个像素点(x',z')求x维度天线采样位置(x_i,z_i)到网格点位置(x',z')的斜距其中如果为毫米波平面扫描成像系统(x_i,z_i)＝(x_i,0)，x_i为平面运动扫描维度直角系坐标；如果为柱面扫描成像系统(x_i,z_i)＝(R·con(θ),R·sin(θ))，R为扫描圆柱半径，θ为运动扫描过的角度；

对信号s(x,y',z')的距离维度插值计算求取对应斜距R_i的距离匹配采样点s(x,y',z_i')，插值算法可以选择线性插值、细胞元插值、8点SINC插值算法等；

经过插值后得到的采样点信号s(x,y',z_i')与距离维度匹配滤波信号>range_i＝exp(j·2·k_c·R_i)相乘得到距离维度压缩信号s_Href(x,y',z_i')，其中k_c＝2·pi·f_c/c,f_c为微波毫米波射频信号中心频率，c为自由空间中的光速，R_i为x维度天线采样位置(x_i,z_i)到网格点位置(x',z')的斜距；

再进行所有x维度的距离维度压缩信号s_Href(x,y',z_i')相干累加计算，得到一个像素点的结果；把所有像素网格遍历完后，就得到y_i位置的聚焦剖面xoz，重复计算所有y_i位置的聚焦剖面xoz，得到最终的目标三维复数图像O(x',y',z')。

对获得的三维复数图像O(x',y',z')可以进一步处理，进行显示、目标检测、目标分类与识别等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。