生命信號探測的研究

　　由于電磁波的速度c比雷達和目標間的相對速度v_r大很多，故時延t_r可表示為：

　　　　

　　該式為多普勒頻率^[2]。當目標靠近雷達時，該為正，接收信號頻率高于發射信號;當目標遠離雷達時，該為負，接收信號的頻率低于發射信號。

　　2.3 連續波生命雷達探測優勢

　　(1)其傳統設備結構簡單，性價比高。

　　(2)其目標探測技術原理簡單，理論體系成熟，可用許多先進信號處理方法對其回波信號進行特征提取。

　　(3)其探測檢測靈敏度高、測速精度高、距離遠，且處理簡單，技術成熟。

　　(4)其發射效率高，區分識別能力強，大功率器件功率利用系數高等。

　　3 基于小波的處理算法

　　在介紹了連續波雷達探測系統技術后，我們便要著重探討一種可行的算法來進行信號的處理，最終實現人體生命探測的任務。

　　在諸多算法中，許多算法不能反映信號的局部變化特征，運算量和存儲量需求高，實時性差，也不利于硬件實現，如FIR 濾波、自適應濾波、卡爾曼濾波等。小波變換作為一種多分辨率分析的信號處理方法，它可根據需要自動改變時寬和頻寬的大小，具有很好的時頻聯合分析特性，以及分辨率分析特性，在非平穩信號去噪、提取方面比傳統濾波有更好的效果。

　　3.1 小波變換的基本原理

　　函數的連續小波變換定義為

　　

　　稱該基小波函數滿足允許條件，此時這樣的小波稱為允許小波。

　　3.2 小波變換的改進算法

　　雖然傳統的小波變換具有很多優點，但是一般的小波變換，都涉及到積分、卷積、大量的浮點運算等復雜的處理過程，在硬件實現方面會消耗很多資源和時間。

　　本文采用提升型小波算法^[1]。它是一種快速的小波變換方法，不依賴于傅里葉變換，直接在時域完成小波變換。利用預測算子P和更新算子U，在時域中完成信號的分解和重構，其中分解步驟為分割、預測、修正。因檢測提取的生命信號位于頻域的0.1Hz到3Hz，本文采取d4小波。