DSP用于雷达式生命探测仪的信号处理系统设计
数字信号处理分为两个大的模块，一路经小波变换后对信号做时域处理;另一路根据回波信号的特征，设计各种数字信号处理算法，并在软件程序设置合适的门限值，根据门限软件来完成人体有/无、动/静、数量等状态信息的识别，并做频域处理。
对于数字信号处理部分，先设计一低通滤波器去除高频干扰信号(截止频率要高于人体运动的频率，一般设置为50 Hz)，通过小波变换的小波分解提取出低频通道的有用信号(呼吸、心跳信号)，而高频通道分解出来的信号一般是系统噪声，采用直接置零的方法将其去除，然后再进行小波重构，恢复低频通道分解的呼吸、心跳信号，并将其在界面上进行实时的时域波形显示，其时域处理流程如图5所示。对于人体运动的信号由于其频率大约在15～35 Hz之间，信号经过低通滤波器之后，直接对其进行傅里叶变换，取模;对于人体的呼吸信号，它的频率一般小于2 Hz，因此对信号使用小波变换处理后，采用较低的采样频率，然后进行积累抽样、FFT、取模;根据实验，如果人体处于静止状态，其呼吸路与体动路的信号能量比在1.5～20之间，如果处于运动状态，呼吸路与体动路的信号能量比则在O.1～0.6之间，所以选择γ=1作为判断人体动静状态的门限阈值，如果两路信号的能量比值γ>1为静止或无人状态，γ1为运动状态，并实时显示频域;如果γ>1，则对信号进行谐波频率的估计。在X波段，人体呼吸和心跳的多普勒频率大约在O.2～1 Hz范围内，如果谐波频率估计值f在O.2～1之间，为有人静止状态，反之为无人状态，并实时显示频域;在判定为有人之后，进一步用维格纳分布和统计模式识别的方法对人体的数量进行确定，实时显示频域和维格纳分布。整个过程如图6所示。
判断处理后的结果直接被界面显示软件来调用，进行单路数据的频域或时域的实时显示，并可以保存、打印数据。
4 结语
该系统采用TI公司最新推出的TMS320C6711B高性能的浮点DSP芯片和AD公司推出的AD770716位A/D转换器设计得到的生命信号分析处理单元，构建集信号采集、信号处理、信号显示输出等功能的信号处理系统，完成了系统原理设计、外围电路设计、信号处理算法设计、软件系统设计等工作。结果证明设计原理切实可行，电路功能合理，软件系统运行稳定，能够完成大量复杂的算法，满足生命信号探测系统智能化、实时化的要求，而且整个处理系统集成度高、体积小，达到了系统便携化、小型化的设计目的。由于近年来雷达波生命探测系统应用环境的拓展和军民领域需求的增加，本探测系统具有很好的应用前景。
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