[发明专利]一种微动太赫兹谱识别检测算法

权利要求书

1.一种微动太赫兹谱识别检测算法，其特征在于，包括：

采用MIMO太赫兹雷达照射目标；

对得到的两路I/Q信号进行静态分量抑制；

对每一路I/Q信号进行反正切解调；

对解调后的信号进行互相干处理；

对互相干处理后的信号进行时-频分析；

基于时-频分析结果，重构回波信号；

对重构的回波信号进行时域滤波、变时窗分解；其中，变时窗分解包括：

将信号分为ψ组，第一组点数r，第二组点数r+o，第三组点数r+2o，…，以此类推，第ψ组包括点数N；其中：r＝2ⁿ，且r的采样时长为3-5倍的呼吸或心跳周期，n为正整数；o为正整数；所有组的起点位置相同；

在每组数据后加0，直至每组数据具有N个值；

对变时窗得到的每组数据进行傅里叶变换，并对其进行加窗处理，表示为：

Τ_j[n]＝χ[n]{FFT{S_j[n]}}j＝1,....,Ψ；n∈K^*；K^*＝k^*,k^*+1,...,k^*+κ-1；

其中，FFT{S_j[n]}表示第j个时窗内的信号的傅里叶变换，k^*表示加窗频率下限；

对于得到的具有相同频谱分辨率的ψ组频域特征做如下处理：

对信号进行多重频率累积，表示为：

X[n]＝(Π[n]+jΠ[n])*(Π[n]+jΠ[n])

估计目标的太赫兹多普勒普。

2.根据权利要求1所述的微动太赫兹谱识别检测算法，其特征在于，所述的静态分量抑制采用加权距离轮廓方法分别对两路I/Q信号进行静态分量抑制，利用空间背景估计方法实现背景估计，可表示为：

其中，N表示数字化回波信号的样本点数，λ表示加权因子，取值范围为0～1。

3.根据权利要求2所述的微动太赫兹谱识别检测算法，其特征在于，对每一路I/Q信号进行反正切解调，表示为：

4.根据权利要求3所述的微动太赫兹谱识别检测算法，其特征在于，互相干处理表示为：

W＝Ω₁*Ω₂；

其中，*表示互相干运算。

5.根据权利要求4所述的微动太赫兹谱识别检测算法，其特征在于，利用短时傅里叶变换对互相干处理结果进行时-频分析，表示为：

其中，p表示3-9Hz范围内的频率分量；

Ξ表示汉明窗函数，表示为：

其中，α+β＝1。

6.根据权利要求5所述的微动太赫兹谱识别检测算法，其特征在于，重构的回波信号表示为：

7.根据权利要求6所述的微动太赫兹谱识别检测算法，其特征在于，利用均值滤波器实现信号增强与噪声抑制，表示为：

8.根据权利要求1-7任一项所述的微动太赫兹谱识别检测算法，其特征在于，所述MIMO太赫兹雷达的发射信号功率范围为1mW-1W，带宽93.2-96.8GHz，信号模式可为有效带宽内的任意的点频连续波、线性调频连续波或步进频连续波。