分布式超宽带雷达地震被困人员协同探测技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41574136
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    70.0万
  • 负责人：
    郭勇
  • 依托单位：
    成都理工大学
  • 学科分类：
    D0410.工程和环境地球物理学
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

This project mainly deals with the fast detection and accurate three-dimension (3D) localization problem of the trapped human in the large-area ruins of the earthquake by using the distributed ultra-wide-band (UWB) stepped-frequency continuous-wave (SFCW) life-detection radar. The technology system of the cooperative detection for the trapped human in earthquake with the distributed UWB radar can be established via the studies of the localization method of the distributed radar node, the detection algorithm of the weak life-sign, the compensation algorithm of the localization error caused by ruins penetration, and the design method of SFCW radar system. We will solve the key technologies, and propose a series of detection and localization algorithms for the trapped human which make full use of the cooperative detection data of the distributed radar. We will develop the prototype of UWB SFCW life-detection radar system to validate the theoretical and technology achievements with the experiment data in the typical ruins. The research of this project can provide a technology means to fast detect and accurately 3-D locate the trapped human in the large-area ruins, which can contribute to improving the technology level of earthquake rescue in China. Therefore, it is of great theory significance and application worth, and remarkable social and economic benefits.
本项目旨在利用分布式超宽带步进变频连续波生命探测雷达解决大面积地震废墟内被困人员快速检测与准确三维定位的问题，通过对分布式雷达节点自定位方法、微弱生命迹象检测算法、废墟穿透定位误差补偿算法、步进变频雷达系统设计方法等方面的研究，建立分布式超宽带雷达地震被困人员协同探测技术体系。突破关键技术难题，提出一套充分利用分布式雷达协同探测数据进行被困人员检测与定位的算法，研制分布式超宽带步进变频生命探测雷达系统样机，在典型废墟环境下对本项目所取得的理论和技术成果进行实验验证。本项目的研究将为我国地震救援领域提供一种针对大面积废墟内被困人员的快速检测与准确三维定位的技术手段，有助于提升我国地震救援的技术水平，具有重要的理论研究与应用推广价值，社会经济效益显著。

结项摘要

传统生命探测雷达属于单点探测设备，受限于探测视角和作用距离，对废墟中被困生命体的探测范围、探测效率、探测可靠性均存在瓶颈，并且无法实现生命体的三维定位。针对上述问题，本项目开展了基于分布式超宽带雷达的生命体协同探测技术的研究工作，通过对分布式超宽带雷达系统样机研制与协同探测网络构建方法、分布式超宽带单发单收（SISO）雷达生命体协同探测算法和分布式超宽带多发多收（MIMO）雷达生命体协同探测算法等方面的研究，提出了步进变频体制的超宽带雷达节点设计方案、基于无线局域网WLAN的分布式雷达协同探测网络通信方案、基于分布式双SISO雷达互相关的生命体检测与定位算法、基于分布式双通道截短互相关的生命体检测与定位算法、基于LM拟合的分布式SISO雷达生命体三维定位算法、基于双辅助点的废墟穿透误差补偿算法、基于生成对抗网络的MIMO雷达成像多径鬼影抑制算法、基于级联生成对抗网络的多径与旁栅瓣鬼影抑制算法、基于图像融合的单基线-分布式双MIMO雷达协同成像算法、基于图像融合的双基线-分布式双MIMO雷达协同成像算法、基于多频多域深度学习的步进变频SISO雷达人体行为识别算法、基于深度学习与多频谱图融合的人体行为识别算法，研制出了一套分布式超宽带SISO步进变频生命探测雷达系统样机，包括6个SISO雷达节点和1个中心处理平台，还研制出了一套分布式超宽带MIMO步进变频生命探测雷达系统样机，包括2个MIMO雷达节点和1个中心处理平台，搭建了分布式超宽带雷达协同探测网络，通过分布于不同位置的多个雷达对废墟内被困生命体进行多视角协同探测，提高了探测范围、探测效率和探测可靠性，同时能够完成生命体的准确三维定位，有助于高效地实施震后废墟内被困生命体的搜救，在地震救援领域具有良好的理论研究与应用推广价值。

项目成果

期刊论文数量（16）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（8）
专利数量（16）
Multipath Ghost Suppression Based on Generative Adversarial Nets in Through-Wall Radar Imaging
穿墙雷达成像中基于生成对抗网络的多路径鬼影抑制
  • DOI：
    10.3390/electronics8060626
  • 发表时间：
    2019-06
  • 期刊：
    Electronics
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Jia Yong;Song Ruiyuan;Chen Shengyi;Wang Gang;Guo Yong;Zhong Xiaoling;Cui Guolong
  • 通讯作者：
    Cui Guolong
Dual-Station Radar Based Living Body Detection and Localization
基于双站雷达的活体检测和定位
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    The Journal of Engineering
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Chao Yan;Yong Jia;Yong Guo;Xiaoling Zhong
  • 通讯作者：
    Xiaoling Zhong
基于LabVIEW的直接扩频通信实验系统的设计
  • DOI：
    10.16791/j.cnki.sjp
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    实验技术与管理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    贾勇;胡炜琳;晏超;钟晓玲;郭勇
  • 通讯作者：
    郭勇
Pseudo-beam-Forming for Direction-of-Arrival Estimation with Difference Co-array of Co-prime Array
共素阵差分共阵波达方向估计的伪波束形成
  • DOI：
    10.1007/s00034-017-0741-0
  • 发表时间：
    2018-09
  • 期刊：
    Circuits Syst Signal Process
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yong Jia;Chuan Chen;Xiaoling Zhong;Yong Guo
  • 通讯作者：
    Yong Guo
DOA Estimation of Coherent and Incoherent Targets Based on Monostatic Co-Prime MIMO Array
基于单基地互质MIMO阵列的相干和非相干目标DOA估计
  • DOI：
    10.1016/j.dsp.2019.06.004
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Digital Signal Processing
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Jia Yong;Chen Chuan;Zhong Xiaoling;Yan Chao;Duo Bin;Guo Yong
  • 通讯作者：
    Guo Yong

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  • 通讯作者：
    郭勇
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    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 作者：
    郭勇;张西正;赵云山;李瑞欣;石玉霞;武继民
  • 通讯作者：
    武继民

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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