基于脉冲超宽带技术的传感信息提取与处理新方法

脉冲超宽带无线通信技术具有低成本、低功耗、体积小的特点，已在ＩＥＥＥ802.15.４a标准中采用，已成为物联网无线通信技术的首选技术之一；而脉冲式超宽带信号具有穿透能力强、定位精度高等特点，已在多孔径超宽带雷达中得到了应用。随着物联网技术的不断发展，其技术不断地应用到工业、农业、军事、民用等各行各业，这就对传感器和无线通信技术提出了新的要求，本项目基于脉冲超宽带技术的特点，提出了一种基于脉冲超宽带技术的传感信息提取与处理的新方法，该方法既能满足物联网无线通信的需求，又能在进行通信的过程中，通过对脉冲超宽带通信信号进行信号处理，从中提取超宽带通信设备周围环境的相关信息，如动物、人员、物体的入侵，农作物、森林的密度和生长状况等。该项目的技术成果，将在工业、农业，军事、民用等领域得到广泛的应用，具有很重要的理论研究和实际应用价值。

脉冲超宽带无线通信技术具有低成本、低功耗、体积小的特点，并且具有穿透能力强、定位精度高等特点，已在多孔径超宽带雷达中得到了应用。随着物联网技术的不断发展，其技术不断地应用到工业、农业、军事、民用等各行各业，这就对传感器和无线通信技术提出了新的要求，本项目基于脉冲超宽带技术的特点，提出了一种基于脉冲超宽带技术的传感信息提取与处理的新方法，该方法既能满足通信的需求，在进行通信的过程中，通过对脉冲超宽带通信信号进行信号处理，从中提取超宽带通信设备周围环境的相关信息，如动物、人员、物体的入侵等。. 首先，通过理论模型的建立、理论分析研究和计算仿真，证明了超宽带通信信号能够识别目标的可行性，在此基础上，建立了基于超宽带通信设备的目标数据采集平台，并对实际场景情况下的目标信号数据进行采集。. 在超宽带接收数据信息提取方法的研究上，主要研究包括稀疏表示、小波字典、双谱法、小波分析和核主成分分析、复双谱对角切片、信号统计信息与信道特征等方法来进行目标提取、以及研究了时域的统计特征、时频域等信号特征的提取方法的研究，为目标的识别奠定了基础。. 在目标信号特征提取的基础上，开展了对目标的分类方法进行了研究，其研究的分类方法主要包括支撑向量机、人工智能算法如遗传算法、粒子群算法、神经网络算法、极限学习机算法等，通过对这些分类算法的研究和改进，有效地提高了利用超宽带通信目标识别的识别率和识别速度，降低了算法的复杂度，为利用超宽带通信设备即作为通信设备，又可作为目标识别设备奠定了理论基础。. 基于上述研究，我们建立了基于超宽带通信设备的目标识别系统平台，该平台可实现对超宽带通信信道中的目标进行识别，其识别正确率达90%以上。.此外，我们在完成本项目研究目标任务的前提下，还开展了基于WiFi的手势识别技术、物理层安全技术、认知无线电技术以及无线通信信号的编码研究，在这些研究中，也取得了一些研究成果。. 通过本项目基金的资助，现已在国际、国内学术期刊和会议上发表论文61篇（其中SCI检索17篇，EI检索61篇），同本项目密切相关论文29篇（其中SCI检索7篇，EI检索29篇），申请发明专利2项。建立超宽带通信目标识别系统平台一套和基于软件无线电SoRa的WiFi手势识别平台一套。. 在本项目基金资助下，已培养硕士研究生23名，博士研究生4名。

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