欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:34162867
大小:3.12 MB
页数:111页
时间:2019-03-03
《生物雷达目标信息识别技术的实验研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第四军医大学博士学位论文生物雷达目标信息识别技术的实验研究姓名:路国华申请学位级别:博士专业:生物物理学指导教师:杨国胜20050501獯创;幢纛瞧Y’727022秉承学较严谨的学风与优良的科学道德,本人声嚼所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽找所知,除了文中特别加以标注和致谢豹地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,不包含本人或他人已申请学位或其他用途使用过的成果。与莪一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了致谢。申请学位论
2、文与资科若有不实之处,本^承担一切相关责任。论文作者签名:篷圄壅日期:望丛叁堑.鬃挣瓣。诱产;樱摩孵本人完全了解第四军医大学有关保护知识产权的规定,即:研究生在校攻读学位期闻论文工作的知识产权单位属第四军医大学。本人保证毕业离校后,发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为第四军医大学。学较可以公布论文的全部或部分内容(含电子版,保密内容除,}),可以采用影印,缩印或其他复制手段保存论文。学较有权允许论文被查问卯借阋,并在校园网上提供论文内容的浏览和下载服务。论文作者签名:照国.生~导师签名:桓国胆
3、日期拟5.5.“生物雷达目标信息识别技术的实验研究研究生:路国华学科专业:生物物理学所在单位:地四军医大学生物医学工程系导师:杨国胜教授辅导教师:王健琪教授资助基金项目:地四军医大学博士学位论文资助关键词:生物雷达;目标信息识别;功率谱估计;谱图变换;奇异值分解;最小距离分类器;统计模式识别;超宽贷;距离门中国人民解放军第四军医大学2005年05月————篁巴垩堕查兰堕主堂垡堡奎缩略语表CWContinuousWaveLFMLinearfrequency-modulationRTRRadartarg
4、etrecognitionANNArtificialneuralnetworkPSDPowerspectraldensitySTFTShorttimeFouriertransformSPTspectrogramtransformwvDWigner—ViliedistributionSTPRStatisticalpatternrecognitionSVDSingularvaluedecompositionUWBU1tra—widebandFBWFractionalbandwidthPRFPulsere
5、petitionfrequencyLPFLowpassfilterHPFHighpassfilterBEFBandeliminationfilter第1页连续波线性调频雷达目标识别人工神经网络功率谱密度短时傅利叶变换谱图变换魏格纳一维利分布统计模式识别奇异值分解超宽带分数带宽脉冲重复频率低通滤波器高通滤波器带阻滤波器第四军医大学博卜学位论文生物雷达目标信息识别技术的实验研究博士研究生:路国华导师:杨国胜教授辅导教师:王健琪教授第四军医大学生物医学工程系,西安710032中文摘要生物雷达是一种用来探测
6、生命体的特殊雷达,它融合了雷达技术和生物医学工程技术于一体,不需要任何电极或传感器接触生命体、间隔一定的距离、可穿透非金属介质(砖墙、废墟等)探测到生命体(人体)的生命信号(呼吸、体动等),该技术在战时和平时得到广泛的应用,如军事医学(伤员搜救)、灾害医学(地震或塌方后伤员的探寻)等领域。在上述应用场合不仅关注是否探测到目标(人体)的存活,而且关注目标的状况,如目标的种类、数量、距离等信息。课题组研制的连续波生物雷达,已经较好地解决了目标存活的计算机智能判别,但是未能有效地解决两个主要存在的问题:1
7、、目标信息的计算机识别,这些信息包括目标的种类(人或动物)、目标数量(单人或多人)等;2、目标距离信息的探测。本研究基于上述两个问题进行了以下几方面的工作:1、采集了目标信息相关的实验数据(包括人与动物、单人与多人条件下的呼吸信号),采用功率谱估计和谱图交换技术对上述实验数据进行目标信号特征的分析,找出不同目标、同一目标不同数量条件下信号特征之间的差异性,为目标信息的计算机识别提供数据;第2酉第四军医大学博士学位论文2、选用统计模式识别技术对目标的信息进行分类(识别),包括采用奇异值分解方法提取模式
8、特征向量和基于最小距离分类器对目标的信息(种类、数量)进行计算机识别;3、选用超宽带雷达技术解决目标距离的探测问题,完成了超宽带生物雷达的实验样机的研制,并在自由空间、穿墙条件下进行了相应的人体生命信号f呼吸和体动)及距离的探测实验。本论文取得的研究成果包括:1、提出了基于谱图变换对生物雷达探测到的目标信息进行特征分析的方法,为目标信息的计算机识别提供分类依据;2、提出了基于奇异值分解和最小距离分类器的统计模式识别的方法识剐目标(生命体)的种类(人与动物)、数量(单人
此文档下载收益归作者所有