Spectrum-Free Estimation of Doppler Velocities Using Ultra-Wideband Radar

A method for estimating Doppler velocities using ultra-wideband radar data is presented. Unlike conventional time-frequency analysis, the proposed method can directly obtain Doppler velocities without searching for peaks in a spectrum. By exploiting closed-form solutions for the Doppler velocities, it avoids the trade-off between time and frequency resolution, thus maintaining high time resolution. Both simulations and measurements are used to evaluate the proposed method versus conventional techniques

Radon spectrogram-based approach for automatic IFs separation

The separation of overlapping components is a well-known and difficult problem in multicomponent signals analysis and it is shared by applications dealing with radar, biosonar, seismic, and audio signals. In order to estimate the instantaneous frequencies of a multicomponent signal, it is necessary to disentangle signal modes in a proper domain. Unfortunately, if signal modes supports overlap both in time and frequency, separation is only possible through a parametric approach whenever the signal class is a priori fixed. In this work, time-frequency analysis and Radon transform are jointly used for the unsupervised separation of modes of a generic frequency modulated signal in noisy environment. The proposed method takes advantage of the ability of the Radon transform of a proper time-frequency distribution in separating overlapping modes. It consists of a blind segmentation of signal components in Radon domain by means of a near-to-optimal threshold operation. The inversion of the Radon transform on each detected region allows us to isolate the instantaneous frequency curves of each single mode in the time-frequency domain. Experimental results performed on constant amplitudes chirp signals confirm the effectiveness of the proposed method, opening the way for its extension to more complex frequency modulated signals

マイクロ波壁透過レーダにおける多重散乱波処理法と超分解能ドップラ速度推定法の開発

　マイクロ波UWB(Ultra-Wideband)レーダは，高い距離分解能と誘電体透過性から低損失誘電体であるコンクリート等を介した透過型レーダとして有望であり，災害現場で破砕したコンクリート等に埋もれた生存者や屋内に立てこもる犯罪者や人質の透過型センサ等への応用が期待されている． 上記応用を想定した近距離レーダ画像化法が多数提案されている．高精度な立体形状推定を実現するRPM(Range Points Migration)法は，観測距離と送受信素子を組み合わせた距離点を目標境界の散乱中心へと一対一で写像する手法であり，従来の合成開口処理に基づく画像化手法に比べて，計算速度，分解能及び精度の点で優れていることが確認されている．先行研究において，RPM法は壁透過モデルに拡張されているが，壁と目標間等で反射を繰り返す多重散乱波が虚像を生じる問題がある．本論文では同問題を解決するため，多重散乱波の主成分である二回散乱波の識別により壁透過RPM法を高精度化する多重散乱波処理法を提案する．まず，従来の壁透過RPM法で目標の位置と速度を事前推定し，推定値に基づいて直接及び多重散乱波のドップラ速度を算出する．次に，算出したドップラ速度情報に基づいて散乱の種類を識別し，識別した多重散乱波を利用して虚像を抑圧する．さらに，本来虚像となるはずの多重散乱波の応答を散乱点へと写像することで，目標境界推定の高精度化を図る．壁透過モデルにおける同手法の性能について数値計算で評価する．　また，パルスドップラレーダでドップラ速度を推定することで，距離分解能の改善や人体の識別等が期待できる．一般的なドップラ速度推定法としてFourier変換に基づく手法が挙げられるが，同手法で高いドップラ速度分解能を達成するためには高い中心周波数と長い観測時間が必要である． 　しかしながら，誘電体への透過性が必要な壁透過UWBレーダでは中心周波数が低い．さらに，比帯域幅が大きいため反射パルスが同一レンジゲートに存在する時間(有効観測時間)が短くなる．そのため，壁透過モデルにおいてFourier変換に基づくドップラ速度推定で高い速度分解能を保持することは困難である． 本論文では同問題を解決するため，壁透過モデルに適した超分解能ドップラ速度推定法を開発する．同手法では，観測距離とslowtimeを組み合わせたレンジ-τ点同士の傾きをガウスカーネルに基づいて抽出し，ドップラ速度を推定する．また，同手法で得られたドップラ速度情報により速度ベクトルを推定する．ドップラ速度及び速度ベクトルの推定について，壁透過モデルを想定した数値計算で性能を評価する．電気通信大学201

Texture-Based Automatic Separation of Echoes from Distributed Moving Targets in UWB Radar Signals

A novel algorithm is proposed for separating multiple moving targets in radar images in the slow time-range domain. Target discrimination is based on an image texture angle that is related to the target's instantaneous velocity. The algorithm efficiency has been successfully verified for targets with variable velocities

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