Low Complexity Algorithm for Range-Point Migration-Based Human Body Imaging for Multistatic UWB Radars

High-resolution, short-range sensors that can be applied in optically challenging environments (e.g., in the presence of clouds, fog, and/or dark smog) are in high demand for various applications. Ultrawideband radar is a promising sensor that is suitable for short-range surveillance or watching sensors. Range-point migration (RPM) has been recently established as a promising imaging approach to achieve accurate and real-time 3-D imaging. However, when objects with many scattering points are dealt with, such as a human body, RPM suffers from high computational costs. In this letter, we propose an algorithm with a lower complexity for an RPM-based 3-D imaging method by introducing a sampling-based scattering center extraction with a simplified evaluation function, in which an efficient sample pattern is provided by a golden ratio. The results from a finite-difference time-domain-based numerical test, which introduces a realistic human body object, demonstrate that our proposed method remarkably reduces the computational cost without sacrificing the reconstruction accuracy

Ultra-wideband radar and wireless human sensing

本論文では, 著者が近年開発してきたワイヤレス人体計測技術を紹介する. 超広帯域レーダを用いた人体イメージング技術では, 空港等の保安検査場で用いられるボディスキャナ装置への応用を想定し, 高速イメージングを実現するアルゴリズムを開発してきた. 人体のマイクロドップラ計測技術では, 乳幼児や高齢者の見守りサービスを想定し, 高速化と高分解能化を実現する信号処理技術を開発してきた. ワイヤレス非接触バイタル計測技術では, ヘルスケアや疾患のスクリーニングへの応用を想定し, 呼吸や心拍による皮膚の微小な変位をレーダにより計測するための高精度な非接触バイタル測定技術を開発してきた. これらの研究に共通するのは, 測定対象である人体についての事前知識を用いて電波センシングの性能を改善してきたという点である. こうした取り組みが今後の電波工学と生体医工学の融合への一助となることを期待する