面向钻孔救援的UWB 雷达回波信息处理关键问题研究进展

郑学召 ，丁 文 ，蔡国斌 ，黄 渊 ，寇智哲 ，周 博

（1.西安科技大学 安全科学与工程学院，陕西 西安 710054；2.国家矿山救援西安研究中心，陕西 西安 710054）

煤炭作为我国的主导能源，在一次能源生产和消费结构中分别占比68.6%和57.7%[1]。近年来，随着浅部煤炭资源的枯竭，部分矿井的开采深度已超过800 m[2]，当发生爆炸、透水和冒顶片帮等事故时，易造成巷道严重堵塞[3]，极大地增加了巷道疏通难度。传统巷道疏通救援难以满足实际救援需求[4]，垂直钻孔救援技术作为一种生命通道快速构建的新型救援技术得到广泛应用[5-6]。

钻孔施工过程若造成局部坍塌或钻孔位置偏移，未精准贯彻至探测巷道空间内，则会使被困人员处于障碍物后方[7]。目前钻孔救援中运用的红外、气体和音视频探测等都无法实现对障碍物后方被困人员的非接触式生命探测[8-10]。而超宽带（Ultra-wide Band, UWB）雷达具有穿透能力强、抗干扰性好、近距离分辨率高、多径分辨能力强、传输速度快和传输距离远等特点[11-13]，可穿透煤岩体、混凝土等非金属障碍物进行生命信息的非接触式探测[14]，若将其运用到钻孔救援当中[15]，可实现非视条件下的人员生命信息探测。UWB 雷达探测在钻孔救援应用的关键就是对雷达回波信息进行有效处理[16]，但是发生灾害的井下环境相当复杂，会使各种环境噪声、背景杂波存在于回波当中，使回波波形杂乱、信噪比低、有效生命信息被掩盖[17]，导致雷达回波信息处理艰难，探测效率低下，影响救援进程，因此亟须开展面向钻孔救援的UWB 雷达回波信息处理研究。

鉴于此，介绍了UWB 雷达钻孔探测系统及其原理，分析了钻孔救援中UWB 雷达回波处理的影响因素；从杂波滤除和有效特征提取2 个关键问题对UWB 雷达回波信息处理研究现状进行文献梳理总结，指出目前研究存在的主要问题，并展望未来发展趋势；为今后应用UWB 雷达探测技术开展钻孔救援决策和后续的救援行动提供参考。

1 基本原理

1.1 UWB 雷达钻孔探测系统及原理

1）UWB 雷达钻孔探测系统。UWB 雷达钻孔探测系统由UWB 雷达探测器、基于双绞线的轮盘通信装置（双绞线服从SDSL 网络传输协议）、系统监测终端组成。钻孔施工完成后，通过有承重功能的双绞线（可实现长距离传输）将UWB 雷达探测器沿钻孔下放至灾区核心，对障碍物后方进行生命信息探测；探测到的信息通过双绞线传输至地面轮盘处理模块，之后利用有线无线转换将轮盘与电脑终端连接，在终端软件上显示处理后的有效信息，地面指挥人员可直观地接收到雷达探测信息；同时利用Internet 将探测数据实时传输至国家或省市应急管理部门，实现地面指挥中心的多级部门协同指挥。

2）UWB 雷达钻孔探测原理。UWB 雷达钻孔探测是基于多普勒效应，呼吸、心跳等生命有效特征引起人体胸腔周期性微动，造成被测人体与探测器的间距随时间成简谐变化[18]。当UWB 雷达探测器发射雷达波穿透煤岩体及其他障碍后，受到人体简谐微动的反射，引起雷达回波的时延（包含呼吸心跳等有效特征引起的时延、各类噪声杂波引起的时延）[19]；利用信号处理技术对采集到的雷达回波时延分析，将大量噪声和杂波引起的时延分离滤除，提取有效信息的时延，获得呼吸心跳等有效生命特征。

1.2 钻孔救援中UWB 雷达回波处理的影响因素

1）环境噪声。井下环境复杂、机械设备众多，产生各类环境噪声存在于UWB 雷达回波当中，使信号弱、干扰强、频率范围较低，最终造成回波信号信噪比低、波形杂乱。

2）背景杂波。由井下各种障碍物对UWB 雷达波的多次折射、反射造成直达波、直耦波、大型机械设备的反射波等多种杂波产生，其频率和波形规律不确定且随机性强、时变性显著，使雷达回波波形不稳定，以非线性形式分布。

3）探测目标的运动状态。井下障碍物后方被困人员静止时的生命体征是否正常，运动时的肢体移动、体态和步态运动状态，都会引起雷达回波变化。

2 UWB 雷达回波信息处理研究现状

由UWB 雷达钻孔探测原理可知，其重点和难点是对回波信号的处理，从中提取有效生命特征。钻孔救援中用UWB 雷达探测，灾后井下复杂的环境噪声和背景杂波都会干扰回波信号[20]，致使回波波形杂乱、信噪比低、有效生命信息被淹盖，需要进行预处理，进而实现对不同运动状态下的有效生命特征提取。以下主要对UWB 雷达回波杂波滤除和有效特征提取2 个关键问题的研究现状进行梳理总结。

2.1 UWB 雷达回波杂波滤除

为了从UWB 雷达回波中获取有用生命信息，要进行杂波滤除的预处理，关于杂波滤除的研究目前主要从滤除方法、算法和模型3 方面进行。

在杂波滤除方法方面，张金元等[21]运用多普勒特征与所处环境的不同，提出滤波器和小波变换的干扰抑制方法来抑制环境噪声和杂波的干扰，在提高信杂比的同时，还取得了很好的抑制杂波干扰效果；TIVIVE F H C 等[22]利用墙壁杂波抑制方法，通过实际和模拟实验数据证明其对杂波的抑制效果；MABROUK[23]等利用UWB 雷达探测障碍物后目标的方法，能够有效地从静止目标反射的呼吸信号中滤除杂波。

在杂波滤除算法方面，郭继坤等[24]通过采用EMD 和参考独立成分分析（ICA-R）联合算法有效抑制了UWB 雷达回波中的杂波，并能够将人体呼吸心跳信号与杂波分离；刘永立等[25]为了将UWB 雷达回波中噪声和杂波滤除，提出了改进的卡尔曼滤波算法，并进行仿真与现场的测试，弥补卡尔曼滤波精度低的缺陷；文乐等[26]通过正交解调将载有人体呼吸信号回波中的固定杂波滤除，并进行仿真模拟实验，获得MUSIC 算法能够有效抑制噪声波，提高信噪比。

在杂波滤除模型方面，根据EMD 分解可以对信号进行时域或频域上的分析[27]，主要采用的是一种基于EMD 分解的时域新型杂波滤除方法——时域尺度滤波法[28]，其为：

式中：Sb（t）为呼吸波形数据；Sh（t）为心跳波形数据；IMF 为固有模态函数；t为时间。

该方法将回波时延序列分解为N个IMFj（t），（j=1，2， ···，N），对每个IMF 进行快速傅里叶变换（FFT），达到有效地滤波目的；其基本保留了雷达回波中原始数据即不平稳又不线性的特性。

2.2 UWB 雷达回波有效特征提取

UWB 雷达回波经过杂波抑制、滤除和优化后，要进行关键的有效生命特征提取工作。为此，通过从时域/频域分析方法、时频分析方法、数字处理技术和其他处理方式4 个方面来介绍UWB 雷达回波有效特征提取的研究现状。

2.2.1 时域/频域分析方法

时域分析方法可直接提取接收的回波信号，并将呼吸、心跳信号分离出来；可以有效地克服呼吸与心跳之间的相互干扰，但对所用设备的指标要求比较高。频域分析方法先对接收的回波信号进行频谱分析，从频域上获取呼吸、心跳的谱图，获得呼吸率和心率；可以弥补信号在时域上偏移、混叠的不足，但呼吸会对心跳造成干扰[29]。经验模态分解（EMD）和平均经验模态分解（EEMD）算法是目前常用的时域、频域分析方法。EMD 和EEMD 的比较见表1。

表1 EMD 和EEMD 的比较Table 1 Comparison of EMD and EEMD

EMD 算法能依据信号自身特征自适应的将时延序列分解为若干IMF，可在时域或频域上进行信号重构[30]；在EMD 的基础上加入高斯白噪声，并将IMF 取平均作为时延序列基函数，得到EEMD 算法[31]，具有多分辨率的特性。WANG 等[32]运用时域有限元方法和EMD 算法对UWB 雷达回波数据进行分析，结果表明EMD 算法可有效地识别提取障碍物后的生命体征；张崇超等[33]利用EEMD 算法提取UWB 雷达回波中的有效生命信息，根据模式判别准测重构呼吸心跳信号，有效地解决了模态混叠现象，准确地提取呼吸心跳信号。

2.2.2 时频分析方法

时频分析方法将时域频域联合依据频谱随时间变化规律来精确分析呼吸、心跳等有效特征，探测是否有生命存在。该方法弥补了时域和频域分析方法存在对波形中振幅、相位和频率等成分分析难，不能反映频谱随时间变化规律的缺陷。

通过近年对UWB 生命探测回波信号的时频分析，认为Wigner-Hough 变换为最优的时频分析法[34]，其对呼吸、心跳信号提取有明显的优势，弥补了短时傅里叶变换和魏格纳变换等时频分析方法受交叉项干扰的缺陷；同时快速傅里叶变换和小波变换也是有效的时频分析方法。陈瑞鼎等[35]利用卡尔曼滤波将墙后运动人体反射的UWB 雷达回波分离，并采用快速傅里叶变换处理分离后的目标信号，从而提取腿、胳膊等体位运动有效特征；小波变换可自动改变时宽和频宽大小，具有良好的时频联合分析特性，是线性时频表示，QIANG 等[36]利用小波变换法对UWB 雷达回波信号中的生命信息进行提取，但其过程会涉及大量复杂的积分、卷积运算影响提取效率；徐进等[37]提出小波变换的改进算法，如改进型D4 小波算法。改进型D4 小波算法具有较小的运算量、编程量和存储量开支，可实现对雷达回波有效生命特征的快速提取。

2.2.3 数字处理技术

传统的数字处理技术在UWB 雷达回波有效特征提取上，通过数字处理器、数学模型的方式将有效生命特征提取。HAN 等[38]运用数字信号处理技术，对UWB 雷达回波进行信息处理，获得心跳、呼吸等人体生命信息参数；李孝揆[39]将UWB 雷达应用到矿用生命探测仪上，该探测仪采用数字滤波将回波信号经过采样积分后进行AD 转换、数字正交鉴相（I/Q 分离）和数字信号处理器的处理后，获取回波中有效特征，进而提取生命信息。

2.2.4 其他方法的回波信息处理

崔学荣等[40]结合神经网络模型对复杂环境下UWB 雷达回波中的呼吸信号提取，并与最大能量法对比获得的呼吸信号，经实验证明其提高了呼吸信号的实时探测精度和鲁棒性；刘超等[41]为了获取有效的生命信息，运用K-L 变换对UWB 雷达回波信号进行处理，并通过实验证明UWB 雷达回波信号得到增强。此外，还有相干解调法、半正定松弛、衍生短时傅里叶变换、周期抽样叠加法、Charnes-Cooper 转换、序列优化、拉格朗日对偶方法和插值寻峰法等都可从不同角度实现不同程度的UWB 雷达回波信息处理。

3 存在的问题

以上国内外学者对UWB 雷达回波信息处理进行了大量研究，获得了丰硕的成果，但受限于现有技术水平等因素，仍在矿山垂直钻孔救援的应用研究中存在不足，主要体现在以下方面：

1）杂波滤除技术、滤除种类比较单一且缺乏滤波后信息验证。杂波滤除技术因其自身的局限性缺乏多域信息处理，不能实现井下多种杂波（背景噪声和环境杂波）的同步抑制、滤除和优化；杂波滤除后波形特征明显优化，但数据特征的有效性、可靠性缺乏验证。

2）缺乏多类型的微多普勒特征提取。目前对钻孔救援UWB 雷达回波有效特征的提取，主要集中在正常生命状态下的呼吸、心跳信号上，缺乏对静止时的姿态、脉搏微动和运动时的步态、体位运动特征等准确提取与科学表征；对非正常状态下的呼吸心跳信号（如生病时的咳嗽、急促呼吸和窦性心律）作为有效生命特征提取的研究更加匮乏。

3）矿井灾害环境下UWB 雷达回波信息处理研究较少。现有杂波滤除的研究主要针对地面杂波或大气杂波，UWB 雷达探测目前主要应用在室内、大气和地面环境领域，而基于钻孔救援的矿井环境下UWB 雷达回波信息处理研究较为匮乏，也缺乏相关的理论支持。

4）现有信息处理设备不能满足矿山钻孔救援需求。目前所研发的芯片在雷达回波信息处理过程中不能解决运算量和存储量大的问题，且缺乏融合多领域技术的信息处理模块；深度自学习的有效特征数据库建立不足，无法满足对多种运动状态下的微弱生命信息比对需求，致使设备实时性差、适应性低，难以保证所获生命信息的准确性与可靠性。

4 发展趋势

1）结合时频分析方法和多域处理滤波。将杂波滤除技术与时频分析结合，从时域频域联合角度研究对井下多种环境噪声和背景杂波的同步滤除，获取其实时性、鲁棒性等指标参数；结合多域处理（时域、频域、倒谱、距离-时间域、距离-多普勒域）从多角度进行噪声杂波滤除，建立各类噪声杂波与其最佳滤除域（角度）的对应关系。

2）研究多种微多普勒特征提取且加强心跳信号提取。运用ICA 算法研究井下被困人员静止时的姿态、脉搏微动以及非正常状态下咳嗽、急促呼吸和窦性心律等信号作为有效生命特征的提取；利用同步挤压短时傅里叶变换提取运动时的步态、体位运动特征，研究步态规律建立人体步态运动模型；基于互相关的联合多距离门信号的体征提取算法研究对淹没在呼吸信号和杂波中的心跳信号提取。

3）加大对灾后矿井环境下雷达回波信息处理的研究。利用神经网络模型研究基于钻孔救援的矿井环境下UWB 雷达回波的振幅、频率和相位等关键参数，并与运用在地面环境的雷达回波成分对比，得出运用在矿井环境与地面环境之间的映射关系，获得在井下研究的理论依据。

4）融合多领域技术研发适用钻孔救援生命信息识别设备。针对信息处理存在运算量和储存量大等缺陷，设备研发要融入物联网、通信、大数据和云计算等领域的技术，满足矿山钻孔救援需求；进一步扩充矿井环境下雷达回波数据训练集，与深度自学习结合，建立有效特征数据库，适应井下多种目标状态的回波数据。

5 结 语

经过国内外学者对UWB 雷达回波信息处理进行的大量研究，促使雷达回波信息处理取得了一定的进展，并推动矿山垂直钻孔救援技术进入超宽带雷达探测阶段，实现了对障碍物后方的非接触式生命探测，使钻孔救援探测系统的探测性能获得进一步拓展。但是为了应对复杂多变的井下救灾环境，矿山垂直钻孔救援技术在UWB 雷达回波信息处理上仍需与物联网、通信、大数据和云计算等领域的技术进行联合、集成，并向数字化、信息化和智能化方向发展；进一步加大对杂波滤除和有效特征提取关键问题的研究力度，从而实现准确高效的UWB 雷达回波信息处理，以提高对矿山垂直钻孔救援中井下障碍物后方被困人员生命信息探测、识别和提取的可靠性与准确性。