基于Wi-Fi信號(hào)的穿墻探測(cè)新方法與關(guān)鍵技術(shù)研究結(jié)題摘要

項(xiàng)目的背景: 現(xiàn)代社會(huì)中，地震、火災(zāi)、建筑坍塌、劫持綁架、恐怖活動(dòng)等緊急事件時(shí)有發(fā)生，嚴(yán)重威脅著公共及人身財(cái)產(chǎn)安全，作為一種非接觸式近距離遙感手段，穿墻探測(cè)雷達(dá)在上述領(lǐng)域具有緊迫的應(yīng)用需求。WiFi(Wireless Fidelity 802.11)作為IEEE的無線局域網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)已在世界范圍內(nèi)獲得廣泛應(yīng)用。本項(xiàng)目主要研究一種利用WiFi信號(hào)進(jìn)行動(dòng)目標(biāo)隔墻無源探測(cè)的新方法，其探測(cè)具有低成本、低功率、隱蔽性好、生存能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。 研究?jī)?nèi)容: 具體包括如下幾個(gè)方面：（1）WiFi 信號(hào)波形特性分析，并針對(duì)模糊函數(shù)在距離域與多普勒域的副峰，提出有效的抑制策略。（2）WiFi新體制穿墻雷達(dá)電磁傳播及探測(cè)模型仿真。（3）強(qiáng)直達(dá)波及雜波抑制研究，分析強(qiáng)直達(dá)波與雜波對(duì)雷達(dá)測(cè)量性能產(chǎn)生影響的原因和規(guī)律，探討時(shí)域與頻域的雜波相消策略。（4）信號(hào)獲取實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的建立及實(shí)驗(yàn)研究。 重要結(jié)果、關(guān)鍵數(shù)據(jù)及其科學(xué)意義： 1、提出了WiFi基帶復(fù)信號(hào)模型，并推導(dǎo)了隨機(jī)信號(hào)的模糊函數(shù)（AF）表達(dá)式，從距離和速度兩個(gè)方面提出了模糊函數(shù)的副峰識(shí)別與抑制方法。 2、根據(jù)信號(hào)特點(diǎn)及探測(cè)實(shí)際需求，提出一種WiFi信號(hào)模糊函數(shù)快速計(jì)算方法，該方法以 OFDM 符號(hào)為處理單元?jiǎng)澐挚鞎r(shí)間和慢時(shí)間，計(jì)算點(diǎn)數(shù)較大時(shí)，較采用DFT方法計(jì)算模糊函數(shù)的速度大大提升。 3、進(jìn)行了不同直達(dá)波恢復(fù)方法研究，重點(diǎn)探討了基于重構(gòu)的參考信號(hào)獲取方法，從理論和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)兩方面對(duì)參考信號(hào)重構(gòu)質(zhì)量及其對(duì)探測(cè)性能的影響進(jìn)行了分析。 4、直達(dá)波與雜波抑制研究，重點(diǎn)研究了擴(kuò)展相消系列算法（Extensive Cancellation Algorithm，ECA）算法及其在WiFi外輻射源雷達(dá)應(yīng)用中的改進(jìn)。 5、對(duì)Wi-Fi信號(hào)傳播特性、人體目標(biāo)散射進(jìn)行了分析與建模，建立了改進(jìn)的人體步態(tài)模型，進(jìn)行了基于人體微動(dòng)的探測(cè)信號(hào)建模及分析。 6、研制了多通道WiFi外輻射源雷達(dá)探測(cè)系統(tǒng)，并進(jìn)行了單/多站人體目標(biāo)探測(cè)實(shí)驗(yàn)。多通道、多站探測(cè)實(shí)驗(yàn)?zāi)壳斑€未見公開報(bào)道，我們獲取了第一手?jǐn)?shù)據(jù)。 7、對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析與算法完善，為WiFi外輻射源雷達(dá)的實(shí)際應(yīng)用提供了參考依據(jù)。同時(shí)，與當(dāng)前其他WiFi外輻射源雷達(dá)研究不同，本項(xiàng)目多通道探測(cè)實(shí)驗(yàn)不僅可獲取更多目標(biāo)信息，增強(qiáng)探測(cè)能力與性能，同時(shí)，對(duì)于復(fù)雜環(huán)境下電磁傳播與目標(biāo)散射機(jī)理研究也非常有價(jià)值。

穿墻探測(cè)在軍事偵察、反恐斗爭(zhēng)、安防消防、災(zāi)害救援等領(lǐng)域具有緊迫的應(yīng)用需求。Wi-Fi作為IEEE的無線局域網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)已在全球獲得廣泛應(yīng)用，本項(xiàng)目擬研究一種利用Wi-Fi信號(hào)的隔墻動(dòng)目標(biāo)無源探測(cè)新方法，通過理論與實(shí)驗(yàn)研究，突破移動(dòng)目標(biāo)信息獲取的部分關(guān)鍵技術(shù)。主要內(nèi)容包括：1）分析多種形式Wi-Fi信號(hào)結(jié)構(gòu)與特性，并優(yōu)化設(shè)計(jì)無源探測(cè)參數(shù)；2）研究復(fù)雜傳播環(huán)境下的目標(biāo)探測(cè)機(jī)理與信號(hào)模型；3）建立Wi-Fi無源探測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，開展多種傳播條件下的科學(xué)實(shí)驗(yàn)；4）結(jié)合理論模擬與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)完善目標(biāo)檢測(cè)與定位方法。擬解決的關(guān)鍵技術(shù)有：Wi-Fi信號(hào)特性與修正、參考信號(hào)提純、直達(dá)波及雜波抑制、實(shí)時(shí)信號(hào)處理等。作為傳統(tǒng)穿墻探測(cè)雷達(dá)的一種有益補(bǔ)充，該雷達(dá)具有成本低、功率小、覆蓋性好、隱蔽性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，項(xiàng)目成果將為發(fā)展一種全新的穿墻探測(cè)雷達(dá)打下良好的理論與技術(shù)基礎(chǔ)，在救援、反恐和安全等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

傳統(tǒng)的火災(zāi)探測(cè)技術(shù)基于煙霧顆粒、溫度等物理量的傳感器，難以滿足大空間、大范圍火災(zāi)探測(cè)的需要。本項(xiàng)目旨在研究如何更好地利用視頻圖像實(shí)現(xiàn)對(duì)火災(zāi)事件的探測(cè)和預(yù)警。探究智能視頻火災(zāi)探測(cè)的理論新方法和關(guān)鍵技術(shù)，改進(jìn)已有算法在火災(zāi)視頻特征提取、分析等方面的不足，在視頻監(jiān)控系統(tǒng)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的火災(zāi)監(jiān)控。研究的重點(diǎn)包括以下四方面內(nèi)容：1）針對(duì)可見光視頻場(chǎng)景中光照變化、類似火焰顏色和運(yùn)動(dòng)物體干擾等因素及形成機(jī)制，在二分光模型的基礎(chǔ)上研究穩(wěn)定可靠的視頻火焰光譜特征模型和提取方法；2）針對(duì)傳統(tǒng)小波變換的不足，研究基于Contourlet的火焰、煙霧的方向性 紋理和高頻特征提取與分析技術(shù)。3）分析視頻場(chǎng)景中煙霧彌漫運(yùn)動(dòng)特性，研究可靠的煙霧模糊特征提取和分析方法；4）結(jié)合SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法對(duì)火災(zāi)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別，保障識(shí)別率，降低誤識(shí)率。

火災(zāi)是一種常見的自然災(zāi)害，它嚴(yán)重影響了人民群眾生命和財(cái)產(chǎn)的安全。如何及時(shí)、準(zhǔn)確地探測(cè)出突發(fā)性火災(zāi)事件將火災(zāi)造成的損失降至最低，一直是人們長(zhǎng)期關(guān)注和研究的課題。傳統(tǒng)的火災(zāi)探測(cè)技術(shù)基于煙霧顆粒、溫度等物理量的傳感器，難以滿足大空間、大范圍火災(zāi)探測(cè)的需要。本項(xiàng)目旨在探索如何利用視頻圖像實(shí)現(xiàn)對(duì)火災(zāi)事件的探測(cè)和預(yù)警，在現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的火災(zāi)監(jiān)控。 本項(xiàng)目圍繞四個(gè)方面展開工作：1、研究二分光模型在視頻火焰光譜特征提取方法；2、研究基于Contourlet的火焰、煙霧的方向性紋理和高頻特征提取與分析方法。3、研究可靠的煙霧模糊特征提取和分析方法；4、構(gòu)建視頻火災(zāi)探測(cè)原型系統(tǒng)。 在自然基金的支持下，項(xiàng)目組成員在視頻火焰、煙霧探測(cè)方面取得三項(xiàng)主要進(jìn)展：1、提出基于Contourlet變換和協(xié)方差矩陣融合的時(shí)空域火焰紋理特征，在視頻火焰檢測(cè)上取得良好效果。2、引入HEP模型并對(duì)LBP-TOP算子進(jìn)行改進(jìn)，在視頻煙霧檢測(cè)上取得良好效果。3、初步構(gòu)建了一套視頻火災(zāi)檢測(cè)軟件原型系統(tǒng)。在本項(xiàng)目資助期間，項(xiàng)目組成員發(fā)表多篇論文、提交專利申請(qǐng)4項(xiàng)，并在視頻火災(zāi)檢測(cè)領(lǐng)域培養(yǎng)碩士生4名。