生命信号探测的研究
编者按：随着我国的快速发展，人口密集、资源依赖、社会安全等问题也日渐凸显。自然或人为灾害导致的人员伤亡事故与日俱增。矿难、地震等事故后抢救的事实证明：开展快速有效的生命探测定位的研究具有十分重要的意义。本文利用多普勒原理，对生命信号特征、连续波雷达信号的检测做以介绍，并提出基于小波的处理改进算法，通过两种算法的仿真对比，得出小波算法在人员定位领域具有其他算法不具备的优势，为今后国内人员定位系统领域的研究提供借鉴。
3.2.1 d4小波算法
D4小波滤波器对：
3.2.2 提升型算法流程
选择合适小波以更好的匹配低速目标信号的频宽;求出对应的预测算子和修正算子系数，对信号完成一定层数的提升变换，提取出最接近的目标信号通道;观测信号通道，给出目标存在性的判断。
3.3 改进算法分析
为了证明本文选用算法的优势，根据以上所述，利用d4小波算法与FIR滤波方式进行实测比较。
经滤波比较可得以下结果：
1. D4小波信号波形的纵向幅值在-5Hz到5Hz频率附近快速下降为0。FIR滤波信号波形下降速度慢，在-25到25Hz处仍有明显的噪声信号。
2. 处理两个初始信号时，FIR滤波信号频域分析相差不大，目标信号识别性不强。小波算法处理信号的差别性很大，肉眼可判。
3. FIR滤波的卷积计算中噪声能量积累明显，有噪声能量混杂，易误检。小波算法处理的信号干净，噪声被有效消除，得到更高的信噪比。
3.4 改进型小波变换特点
(1)简单的加减运算特点，可减少运算量开支，减少存储量。
(2)分解和重构变换互为逆变换，计算复杂度一样，减少编程量。
(3)无论对预测或修正步骤，系统操作都是多读单写，利于硬件实现。
4 小结
本文通过对生命信号特征的分析开始入手，根据多普勒的原理，着重讲述了连续波生命雷达探测技术的原理与优势，以及改进型D4小波算法在生命特殊探测信号处理方面的基本原理，并与一般算法进行比较，得出结论：本算法可有效检测和提取生命信号，并具有其他算法不具备的优势和特点，为将来的进一步实现化研究起到理论支撑作用。
参考文献：
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