本實用新型屬于人員行為檢測領域，更具體而言，本實用新型涉及一種基于微波的人員行為檢測裝置。

背景技術：

隨著現(xiàn)有社會經濟的快速發(fā)展，人們的物質水平得到很大提高。然而隨著各種突發(fā)事件(如偷竊、入室搶劫、越獄等)的發(fā)生，社會的治安環(huán)境受到嚴重的威脅，使得人民的安全感不增反減，對人民的生命財產安全以及社會的穩(wěn)定均造成了嚴重的威脅和破壞。

如果僅是通過增加安防人員來減少甚至避免這些突發(fā)事故的發(fā)生，則會很大程度上增加運營成本；但是人員過少又會使安防人員的工作強度過大，這樣反而會因為安防人員的過度勞累或者疏忽，增大突發(fā)事件發(fā)生的概率。為了減少甚至避免事件的發(fā)生，我們應該防患于未然，通過現(xiàn)代化的技術手段能夠檢測到入侵目標、區(qū)域內的異常目標或試圖逃離限制區(qū)域的目標，進行跟蹤和早期預警，并提醒監(jiān)管人員注意。這不但能減輕安全防護人員的工作強度，同時也為安保人員進行主動防御和出擊提供寶貴而充裕的準備時間，以便將可能發(fā)生的事件扼殺在萌芽狀態(tài)，最大限度保障重要軍民設施和相關工作人員的安全，減少損失。因此就需要一套全天候、高精確度、無檢測盲區(qū)、低誤報率以及生產和維護成本低的人員行為檢測系統(tǒng)。

近年來，隨著研究的不斷深入以及電子技術、信息技術及材料技術的不斷發(fā)展，目前人員行為檢測的技術手段和方法不斷提高，逐漸形成了一個較為完善的探測體系。我國大部分的監(jiān)測設備受外界(如水、雨、雪、霧等)干擾比較大，監(jiān)測范圍小(若要擴大監(jiān)測范圍，容易導致設備成本增加)，定位跟蹤精確度不高(無法準確定位危險目標方位)、誤報漏報率高等問題。因此需要開發(fā)一種監(jiān)測范圍大，全天候，定位精確度高的設備，以實現(xiàn)對異常目標的早期預報，并避免非法行為帶來的嚴重損失，這對我國重要設施的安全保障以及防止恐怖襲擊、越獄等都具有十分重要的現(xiàn)實意義。

根據國內外目前的安全警戒的方法及應用和發(fā)展趨勢來看，人員行為檢測的方法有：計算機視覺技術，超聲波技術、光學手段、微波技術等。

計算機視覺技術：利用工業(yè)攝像鏡頭代替目視作為傳感器，通過圖像處理，圖像識別等一系列的操作，主要依賴于圖像處理方法，包括圖像增強、數據編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內容。優(yōu)點是使用方便，適用范圍廣，可記錄目標圖像信息、跟蹤鎖定目標等。缺點是使用和維護成本高；有效監(jiān)測范圍小，對大范圍監(jiān)測的區(qū)域需布設多個監(jiān)視器，從而成本進一步增加；對環(huán)境的適應性方面存在缺陷。

紅外探測技術：主要利用的是紅外熱效應和光電效應，熱電元件檢測到人體的存在或移動，并把熱電元件的輸出信號轉換為電壓信號，然后對電壓信號進行波形分析。優(yōu)點是不發(fā)生任何類型的輻射，器件功耗很小，隱蔽性較好，價格低廉。缺點是受各種熱源、陽光源干擾；紅外穿透力差，人體的紅外輻射容易被遮擋，不易被接收；易受射頻輻射的干擾；環(huán)境溫度和人體溫度接近時，探測和靈敏度明顯下降。

雷達探測技術：采用微波波段的微多普勒原理進行人員特征檢測，通過對回波信號的處理，來提取目標的距離、速度等信息。此方法優(yōu)點是環(huán)境適應能力強；；監(jiān)測范圍廣(全方位掃描)；可全天候、全天時工作；可探測出目標的位置、距離和速度，并同時對目標進行實時跟蹤；機動性強。缺點是監(jiān)測區(qū)域內若有多個目標靠的很近將無法對目標進行分辨與檢測，檢測波束過窄無法對大區(qū)域內目標進行檢測。

以上各類技術均存在許多問題：(1)或不能再較惡劣的氣候情況下工作，從而失去了全天候工作的工作性能；(2)或無法跟蹤目標的實時位置，從而大大降低了安保人員對入侵者進行防御或快速抓捕的效率(3)或僅適用于小范圍的警戒，而對大范圍的應用容易造成成本的大幅度增加。

技術實現(xiàn)要素：

本實用新型公開了一種基于微波的人員行為檢測裝置，該裝置能夠更好地應用于大檢測區(qū)域內的全天候、高精確度、無檢測盲區(qū)、低誤報率以及生產和維護成本低的人員行為檢測。

本實用新型所采用的技術方案是：

一種基于微波的人員行為檢測裝置，所述裝置包括電源模塊、球機跟蹤抓拍模塊、收發(fā)天線模塊、前端預處理模塊、數據采集模塊、信號處理模塊、顯示模塊，所述電源模塊分別與所述球機跟蹤抓拍模塊、所述收發(fā)天線模塊、所述前端預處理模塊、所述數據采集模塊、所述信號處理模塊、所述顯示模塊連接并提供相應的電源；所述前端預處理模塊與所述收發(fā)天線模塊相連接，所述前端預處理模塊對所述收發(fā)天線模塊的信號進行預處理；所述數據采集模塊與所述前端預處理模塊相連接，所述數據采集模塊對經過所述前端預處理模塊處理后的信號進行轉換、收集；所述信號處理模塊與所述數據采集模塊、所述顯示模塊相連接。

進一步的，所述電源模塊采用輸出電壓的方式實現(xiàn)系統(tǒng)供電，所述電源模塊的核心芯片選用TPS767D301。

進一步的，所述收發(fā)天線模塊包括一個發(fā)射天線和兩個接收天線，在所述發(fā)射天線和所述接收天線之間由隔板隔離，所述發(fā)射天線和所述接收天線均采用平面微帶天線。

進一步的，所述數據采集模塊包括數據傳輸體統(tǒng)、CPLD邏輯控制單元、增益控制單元、帶通濾波單元、差分運放單元、采集A/D轉換單元，所述CPLD邏輯控制單元與所述增益控制單元、所述帶通濾波單元、所述差分運放單元、所述采集A/D轉換單元相連接，在所述采集A/D轉換單元后面加設數據緩存單元。

進一步的，所述信號處理模塊包括了前置放大單元、低通濾波單元、隔直緩沖單元、差分單元、A/D單元、DSP單元、SDRAM單元、FLASH單元、RS232單元以及后端PDA單元。

進一步的，所述DSP單元選用TMS320C5509A。

采用上述技術方案后，本實用新型能夠在大檢測區(qū)域內進行全天候、高精確度、無檢測盲區(qū)、低誤報率以及生產和維護成本低的人員行為檢測；先對波形進行研究分析，隨后對回波信號進行建模，并研究異常目標信息提取的方法，提出一系列合理的算法，提醒后臺工作人員區(qū)域內的異常目標；該裝置能夠在大檢測區(qū)域內利用人體運動數學模型與雷達位置的相對關系推算人體行走的雷達回波，對人體運動特征進行提取，有效快速的進行單人分辯，多人運動分辯，快速檢測出異常目標的運動狀態(tài)，提醒相關人員注意。

附圖說明

圖1是本實用新型基于微波的人員行為檢測裝置的示意框圖；

圖2是電源模塊的電路示意圖；

圖3是收發(fā)天線模塊示意圖；

圖4是發(fā)射天線的陣列示意圖；

圖5是數據采集模塊示意圖；

圖6是信號處理模塊示意圖；

圖7是單人行走時頻圖；

圖8是多人行走時頻圖；

圖9是基于微波的人員行為檢測方法流程圖；

圖10是波束對檢測區(qū)域內進行掃描的示意圖；

圖11是連續(xù)線性調頻波原理示意圖；

圖12是FMCW雷達在有速度存在時的回波信號示意圖；

圖13是系統(tǒng)坐標系建立示意圖；

圖14是對離散目標進行跟蹤處理流程圖；

圖15是目標逆向行為檢測流程圖；

圖16是目標異常奔跑檢測流程圖；

圖17是人員離崗檢測流程圖；

圖18是人群聚集行為檢測流程圖。

具體實施方式

為使本實用新型實施例的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合本實用新型實施例中的附圖，對本實用新型實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述。以下實施例僅用于更加清楚地說明本實用新型的技術方案，而不能以此來限制本實用新型的保護范圍。

一種基于微波的人員行為檢測裝置，是針對于基于微波的人員行為檢測方法而設計的，如圖1所示，所述裝置包括電源模塊1、球機跟蹤抓拍模塊2、收發(fā)天線模塊3、前端預處理模塊4、數據采集模塊5、信號處理模塊6、顯示模塊7等；

電源模塊1分別與球機跟蹤抓拍模塊2、收發(fā)天線模塊3、前端預處理模塊4、數據采集模塊5、信號處理模塊6、顯示模塊7連接并提供相應的電源，電源模塊1采用輸出電壓的方式實現(xiàn)系統(tǒng)供電，電源模塊1的核心芯片選用TPS767D301，電源模塊1的電路示意圖如圖2所示；

球機跟蹤抓拍模塊2采用雷達觸發(fā)方式控制球機對異常目標進行抓拍；

如圖3所示，收發(fā)天線模塊3包括一個發(fā)射天線31和兩個接收天線32，在發(fā)射天線31和接收天線32之間由隔板33隔離，為使雷達的結構緊湊、體積小，發(fā)射天線31和接收天線32均采用平面微帶天線，具有重量輕，體積小，成本低的優(yōu)點，結構相對簡單易于制作，發(fā)射天線31的示意圖見圖4；

前端預處理模塊4與收發(fā)天線模塊3相連接，前端預處理模塊4對收發(fā)天線模塊3的信號進行預處理，信號的預處理主要是對模擬的多普勒雷達回波進行電平增益控制、帶通濾波和差分運放處理，去除回波中雜波和調整信號以滿足后端采樣電路的輸入要求。采集系統(tǒng)主要用來測量人體運動，由多普勒雷達的特性可知，輸出信號為目標的多普勒頻率

數據采集模塊5與前端預處理模塊4相連接，數據采集模塊5對經過前端預處理模塊4處理后的信號進行轉換、收集，數據采集模塊5將連續(xù)多普勒回波信號經A/D轉換形成連續(xù)的解調數據流，數據采集模塊5包括數據傳輸體統(tǒng)51、CPLD邏輯控制單元52、增益控制單元53、帶通濾波單元54、差分運放單元55、采集A/D轉換單元56，CPLD邏輯控制單元52與增益控制單元53、帶通濾波單元54、差分運放單元55、采集A/D轉換單元56相連接，為了匹配前端數據采集和后端USB接口數據傳輸的速率問題，在采集A/D轉換單元56后面加了一級數據緩存單元57，數據采集模塊5的示意框圖如圖5所示。

信號處理模塊6與數據采集模塊5、顯示模塊7相連接，完成對IQ信號調理、A/D轉換、部分實時數字信號處理、處理后數據的傳輸等，信號處理模塊6的系統(tǒng)結構示意圖如圖6所示，包含了前置放大單元61、低通濾波單元62、隔直緩沖單元63、差分單元64、A/D單元65、DSP單元66、SDRAM單元67、FLASH單元68、RS232單元69以及后端PDA單元610，其中的DSP單元66的數字信號處理是信號處理系統(tǒng)的核心，完成對采集參數的控制、采樣數據的實時處理、處理后數據的實時傳輸，DSP單元66選用TMS320C5509A，處理大量數據存放暫時的數據，基于DSP單元66的信號處理模塊6能實現(xiàn)對低頻微弱信號的實時采集、處理及傳輸，運行速度快，能高效、實時的完成對信號的采集和處理，為內部數據通信以及并行算法實現(xiàn)打下堅實的基礎，完成多普勒頻率的提取。

下面對人體運動建模及回波信號進行分析：

雷達需在強雜波背景下抑制雜波，提取純凈的人體回波，通過信號分離技術獲取各部分的回波分量，并從中提取出表征人體運動狀態(tài)的有用信息。利用橢圓體對人體進行建模，將人體的運動學參數輸入到模型中計算人體目標的RCS值，從混亂的雷達回波中提取人體的多普勒特征。

由于人體目標的非剛體性，導致多人聚集時雷達回波都存在各種成分分量并相互影響、疊加，導致多人運動很難設計出有效的算法進行識別，本實用新型提取多人行走的微多普勒特征，并對其進行傅立葉變換，可有效分辯出某一特定目標參數。

圖7為單人行走時頻圖、圖8為多人行走時頻圖，從圖7和圖8中可看出，多人行走時軀干的尖峰比單人明顯的多，甚至在一定條件下可以較為清楚的分辨出四個人的軀干，經過對人體行走的時頻圖做傅立葉變換后，可以在一定程度上解決多人聚集無法分辨的問題。

下面對基于微波的人員行為檢測方法進行說明，一種基于微波的人員行為檢測方法包括如圖9所示的流程，如下：

第一步：雷達對檢測區(qū)域進行掃描，打開裝置，雷達的天線波束對檢測區(qū)域內進行掃描，圖10為掃描示意圖；

第二步：信號預處理，雷達對回波信號進行零差拍混頻并進行FFT處理，去除回波中雜波就可以得到目標的運動信息；

第三步：回波信號分析，利用橢圓體對人體進行建模，將人體的運動學參數輸入到模型中計算人體目標的RCS值，從混亂的雷達回波中提取人體的多普勒特征，對其進行傅立葉變換，可有效分辯出某一特定目標參數；

第四步：根據差頻率值計算出各散射中心點的徑向速度與徑向距離，得出各目標的RCS值和時頻圖分析，本系統(tǒng)用微波波束調制方式，采用對稱三角波調制，其工作原理如圖11所示，發(fā)射信號的頻率為對稱三角波調制，發(fā)射信號幅度不變，在一個周期T內，信號的頻率為：

因此，在一個周期內，發(fā)射信號的上下掃頻段可表示為：

其中，A為信號幅度，信號幅度表示回波的能量值；f₀為信號有效中心頻率；ΔF為信號有效帶寬；u＝2ΔF/T為調頻系數；T為三角波周期；ψ₀為初始相位。在有效的信號周期內，信號回波為：

其中，ΔT＝2R/C；R為目標距離；C為光速；

在有效信號周期內-(T/2-ΔT)≤t＜0&ΔT≤t＜T/2內，將公式2和公式3的瞬時相位相減，可得到發(fā)射信號與回波信號混頻所得的差頻信號的瞬時相位為：

對公式4求導即可得到差頻信號頻率為：

由公式5可以知道，目標的距離和差頻信號頻率成正比，因此只要測得輸出中頻信號的頻率，就可以計算出目標的距離，以上為目標靜止的情況，若目標以速度為v沿著雷達波束徑向運動，將會使雷達回波增加多普勒頻移f_d，該多普勒頻移使得回波的頻率-時間曲線升高或降低，從而導致一部分差頻上增加了一個多普勒頻移，另一部分差頻上減少了一個多普勒頻移，如圖12所示；

第五步：，建立坐標系，以雷達為中心點建立坐標系，坐標系的建立如圖13所示；

第六步：將各目標的徑向速度和徑向距離轉換為坐標系中的點，根據各目標的RCS值和時頻分析判斷人員行為；

第七步：，跟蹤各目標軌跡并進行重建，對檢測區(qū)域內個離散點目標進行跟蹤處理，對離散目標進行跟蹤處理流程圖如圖14所示；

第八步：計算相關目標異常參數，根據對各個跟蹤目標進行相關異常參數設置，并傳輸給后臺異常信息；

第九步：對各個異常參數信息進行上報，進行觸發(fā)報警。

根據以上各步驟，本實用新型可以實現(xiàn)以下幾種偵測模式：

A、目標逆向行為偵測；

B、目標異常奔跑偵測；

C、人員離崗偵測；

D、人群聚集行為偵測。

在進行目標逆向行為偵測時，如圖15所示，采用以下流程：

A1：開始掃描；

A2：采集微波傳感離散目標數據；

A3：對離散目標進行跟蹤處理；

A4：判斷在區(qū)域內是否存在逆向行人；判斷依據為，當目標接近傳感器時，目標速度為正，離開目標時，目標速度為負值；如果判斷為否，接步驟A2，如果判斷為是，接步驟A5；

A5：同時進行以下流程：將異常目標信息發(fā)送給后臺系統(tǒng)；觸發(fā)視頻監(jiān)控系統(tǒng)對逆向行為進行視頻記錄或抓拍。

在進行目標異常奔跑偵測時，如圖16所示，采用以下流程：

B1：開始掃描；

B2：采集微波傳感離散目標數據；

B3：對離散目標進行跟蹤處理；

B4：計算各目標的速度；

B5：判斷在區(qū)域內是否存在異常奔跑人員；判斷依據為，目標速度大于其他正常目標速度的3倍；如果判斷為否，接步驟B2，如果判斷為是，接步驟B6；

B6：同時進行以下流程：將異常目標信息發(fā)送給后臺系統(tǒng)；觸發(fā)視頻監(jiān)控系統(tǒng)對異常目標進行視頻記錄或抓拍。

在進行人員離崗偵測時，如圖17所示，采用以下流程：

C1：開始掃描；

C2：采集微波傳感離散目標數據；

C3：計算區(qū)域內目標的RCS值與人的RCS值比較；

C4：判斷在區(qū)域內是否存在值班人員；如果判斷為是，接步驟C2，如果判斷為否，接步驟C5；

C5：將無人員值守信息發(fā)送給后臺系統(tǒng)。

在進行人群聚集行為偵測時，如圖18所示，采用以下流程：

D1：開始掃描；

D2：采集微波傳感離散目標數據；

D3：對離散目標進行跟蹤處理；

D4：判斷在區(qū)域內是否存在人員聚集；判斷依據為，當分析時頻圖時出現(xiàn)多個波峰，則說明人員多；如果判斷為否，接步驟D2，如果判斷為是，接步驟D5；

D5：將人群聚集信息發(fā)送給后臺系統(tǒng)。

當然，還可以根據實際需求添加其他異常信息偵測方式，實現(xiàn)多種異常信息的檢測，在此就不一一例舉。

采用本實用新型基于微波的人員行為檢測方法與裝置的技術方案，能夠在大檢測區(qū)域內進行全天候、高精確度、無檢測盲區(qū)、低誤報率以及生產和維護成本低的人員行為檢測；該方法先對波形進行研究分析，隨后對回波信號進行建模，并研究異常目標信息提取的方法，提出一系列合理的算法，提醒后臺工作人員區(qū)域內的異常目標；該裝置能夠在大檢測區(qū)域內利用人體運動數學模型與雷達位置的相對關系推算人體行走的雷達回波，對人體運動特征進行提取，有效快速的進行單人分辯，多人運動分辯，快速檢測出異常目標的運動狀態(tài)，提醒相關人員注意。

最后應說明的是：以上所述僅為本實用新型的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本實用新型，盡管參照前述實施例對本實用新型進行了詳細的說明，對于本領域的技術人員來說，其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換。凡在本實用新型的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本實用新型的保護范圍之內。