JP2016535243A - 壁背後のシーンを再構成するためのシステム - Google Patents

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Abstract

この発明は、包括的には、壁透過撮像に関し、より詳細には、圧縮検知及びMIMOアンテナアレイを用いて、壁背後のシーンを再構成することに関する。この発明の方法は、壁を通してシーンの中に信号を送信することによって、壁背後のシーンを再構成する。反射信号から壁のパラメーターが推定される。それらのパラメーターを用いて壁の誘電率のモデルが生成され、その後、モデル及びスパース再生を用いて、反射信号から画像としてシーンが再構成される。

Description

この発明は、包括的には、壁透過撮像(Through-the-wall-imaging:スルーザウォール撮像)に関し、より詳細には、圧縮検知及びMIMOアンテナアレイを用いて、壁背後のシーンを再構成することに関する。
壁透過撮像
壁透過撮像(TWI)を用いて、包囲された構造物内部の物体を外部から検出することができる。TWIでは、送信機が電磁(EM)レーダーパルスを発し、パルスは壁を通って伝搬する。パルスは、壁の逆側で物体によって反射され、次に、発せられたパルスが重畳されたインパルス応答として受信機に戻って伝搬する。通常、送信機及び受信機はアンテナアレイを用いる。
受信信号は、壁の誘電率及び透磁率にもよるが、多くの場合、壁からの間接的な二次反射で破損し、この二次反射の結果、ノイズとして現れる画像内のゴーストアーチファクトが生じる。壁クラッター低減(wall clutter reduction:壁クラッター抑圧)技法は、TWIでのマルチパス反射から生じるアーチファクトをなくそうとする。
圧縮検知
スパースなアンダーサンプリング処理によるレーダーアレイシステムは、圧縮検知(CS:compressive sensing)並びに他のサブナイキストサンプリング方法及び捕捉方法を用いることができる。そのアンテナアレイは、従来のアンテナ構造に比べて著しく少ないアレイ素子を用いてレーダー信号を捕捉及び撮像できるようにし、それにより、アレイ実現コストを著しく削減する。
スパースアレイは、アレイ処理のためのナイキスト間隔である、送信信号の半波長よりはるかに長い平均素子間間隔を有する。これは、グレーティングローブとして知られる根本的に解決不可能な曖昧性を排除する不均一な素子間隔を用いて達成される。
捕捉された画像を再生するために従来の方法が用いられてきたが、従来の方法は、それらのアレイによって示されるサイドローブが増えるという難点がある。しかしながら、スパース再生方法はサイドローブに対してロバストであるので、著しく少ない数のアレイ素子を用いて撮像できるようになる。本明細書において用いられるときに、「スパース性」は相対的な用語ではなく、むしろ、大部分が0値であり、ごく少数の非0値を有するデータを指すために用いられる専門用語である。
2013年7月22日にMansourによって出願された「Method and System for Through-the-Wall Imaging using Sparse Inversion for Blind Multi-Path Elimination」と題する米国特許出願第13/947,426号では、壁を通してパルスを送信することによって、壁背後のシーン内のターゲットが検出される。反射パルスに対応する受信信号に適用されるスパースな正規化最小二乗反転によって、一次インパルス応答が検出される。一次インパルス応答を受信信号内の類似のインパルス応答に一致させる遅延演算子も求められる。パルスが壁を通り抜けた後に、ターゲットによって反射される前のパルスの歪みも求めることができる。その歪みは、ターゲットの検出を改善し、ゴースティングアーティファクトを抑圧するために、反復プロセスにおいて用いられる。
圧縮検知(CS)及びスパースアレイ処理が、レーダー撮像システムを改善する新たな手法を提供する。
この発明の実施の形態は、壁透過撮像(TWI)のコストを著しく削減し、その複雑さを大幅に緩和する多入力多出力(MIMO)レーダーアレイを使用する。
それらの実施の形態は、層状の無損失壁の存在時に、入れ子アレイ、互いに素なアレイ(co-prime array)及びランダムアレイを検討する。壁パラメーターを考慮に入れるスパース再構成問題と併せて壁パラメーター推定問題を定式化し、解くことによって、シーン再構成が実行される。
MIMOアーキテクチャは、波形ダイバーシティに起因して低減されたアレイ利得を示し、より精細な空間分解能、より高い自由度、パラメーター識別可能性及びマルチパス除去に関して改善された性能を提供する。
本方法の説明は、撮像されるシーンがスパースであると仮定して、点広がり関数(PSF)の特性を検討することによって、種々のスパースアレイアーキテクチャの撮像性能及び壁プロファイルをメインローブ及びサイドローブ構造の観点から解析する。PSFは、ビームパターンとしても知られており、スパース再生及び圧縮検知との関連において相互コヒーレンスに密接に関連付けられる。PSFの特徴は、スパース再構成の場合にいずれもアレイ性能に関して非常に良好な直観を与える。
そのアーキテクチャの増加したサードローブレベルが、従来の撮像方法の性能を低下させるので、対象となるシーンのスパース性を利用するために、スパース再構成が用いられる。一実施の形態では、反復ハードしきい値法(IHT:iterative hard thresholding)を適用する。IHTは、壁背後の反射率マップを推定する、貪欲法に基づくスパース信号再生法である。
さらに、それらの実施の形態は、受信データから、壁プロファイルのパラメーターを推定する方法を提供する。そのプロファイルは、壁の誘電率及び透磁率、並びに厚さを含む。これらのパラメーターは、この発明の再構成法のための撮像演算子を開発するために用いられる。
この発明の一実施の形態による、壁背後のシーンを再構成するためのシステム及び方法の概略図である。 この発明の一実施の形態による、壁背後のシーンを再構成するためのシステム及び方法の概略図である。 この発明の実施の形態によって考慮される、壁に起因する間接的な二次反射の概略図である。 この発明の実施の形態による、壁背後のシーンを再構成するためのシステム及び方法のブロック図である。 この発明の実施の形態による、一対の素数によって規定される互いに素のアレイの概略図である。 この発明の実施の形態による、図3Aの互いに素のアレイの場合のMIMOアレイビームパターンの概略図である。 この発明の実施の形態による、2つの均一な線形アレイも含む入れ子アレイの概略図である。 この発明の実施の形態による、図4Aの入れ子アレイの場合のMIMOアレイビームパターンの概略図である。
システム設定
図1A及び図1Bに示されるように、この発明の実施の形態は、シーン形状のいかなる予備知識も必要としない、物体50の壁透過撮像(TWI)のための方法及びシステムを提供する。その方法は、壁40の背後のシーン60を再構成することができる。
そのシステムは、多入力多出力(MIMO)アンテナアレイ10と、送受信機20と、プロセッサ30とを含む。アンテナは、複数の素子11を備える。従来技術では、素子の間隔は通常均一であり、送信信号の半波長に等しい。この発明の幾つかの実施の形態では、アンテナ素子の平均素子間間隔は不均一であり、送信信号の半波長よりはるかに大きい。
送受信機は、アンテナアレイのアンテナ素子11のうちの幾つか又は全てを用いて、1つ又は複数のパルス14を送信する。送信されたパルスは壁40を通って伝搬し、壁40の背後のシーン60内の存在し得る物体50によって反射される。各パルスに対応する反射信号(インパルス応答)12は、後に説明されるように、アレイ10の素子によって受信される。受信信号は、直接パスを介して受信された一次反射と、マルチパスによって受信された二次反射とを含む。幾つかの実施の形態では、アンテナ素子は、パルスを送信するためにのみ、又はパルスを受信するためにのみ、又はパルスの送信及び受信の両方のために用いることができることに留意されたい。
受信信号12は、物体50を含むシーン60を再構成する画像70を生成するために、方法200によって処理される。その方法は、当該技術分野において既知であるように、バスを用いてメモリ及び入力/出力インターフェースに接続されるプロセッサ30において実行することができる。
図1Cに示されるように、特に関心があるのは、再構成を混乱させる可能性がある、壁に起因する間接的な二次反射80である。それゆえ、最初に、壁のパラメーターを推定し、そのパラメーターを用いて、そのシーンが壁を通っていかに反射されるかのモデルを構築する。その後、そのモデルを用いて、そのシーンのスパース再生を行う。
シーン再構成
図2に示されるように、壁40の背後のシーン60は、壁を通してシーンの中に信号14を送信し、反射信号12から、壁の誘電率及び透磁率のパラメーターを推定すること(210)によって画像70として再構成される。壁のモデル200が、それらのパラメーターを用いて生成される(220)。その後、そのモデル、スパース再生及び圧縮検知230を用いて、反射信号からシーンが再構成される。
TWI信号モデル
MIMOレーダーアレイ10が原点13に位置し、壁40からのdのスタンドオフ距離にある2D撮像シナリオを仮定する。M個の送信機(Tx)素子及びM個の受信機(Rx)素子の位置はそれぞれ、t、i=1,…,M、及びr、i=1,…,Mである。
点ターゲット近似を用いて、直接壁反射及び付加観測雑音の影響を除く受信散乱場は、周波数領域において以下のように書くことができる。
Figure 2016535243
式(1)において、w(ω)は、送信レーダー波形の周波数シグネチャを表し、s(p)は、p(x,y)に位置する対象物体の反射率を表し、Sは、撮像される領域60を表す。関数g(p,p,ω)は、pからpまでの層状媒質のためのグリーン関数を表し、このグリーン関数は、壁の厚さd及び比誘電率εの関数である。グリーン関数は、指定された初期条件又は境界条件の場合に、或る定義域において定義される非同次微分方程式のインパルス応答である。
システムを離散化するために、P個の点からなる格子を用いて領域Sを分割し、
Figure 2016535243
を用いてマップの複素反射率を表す。各Rx素子において、N個の周波数サンプルが得られる場合には、式(1)を離散化したバージョンは、
Figure 2016535243
である。ただし、
Figure 2016535243
であり、ここで、
Figure 2016535243
である。行列Φは、アレイ多様体行列とも呼ばれる。
スパースアレイ設計
スパースアレイアーキテクチャ
実施の形態においてスパースアレイ設計は、それぞれM個及びM個の等間隔に離間された存在し得るTxアレイ素子及びRxアレイ素子からなる概念的な格子から開始する。この格子は、互いに素、入れ子又はランダムの各アーキテクチャに従ってサブサンプリングされ、実際のTxアンテナ素子又はRxアンテナ素子を含むように、数個の格子点のみが選択される。
図3Aに示されるように、互いに素なアレイが、Txアレイ及びRxアレイの場合にそれぞれ、一対の素数(チルダ)Mおよび(チルダ)Mによって規定される。Txアレイは、(チルダ)M格子単位の素子間間隔で(チルダ)M個の素子を含み、一方、Rxアレイは、(チルダ)M格子単位の素子間間隔で(チルダ)M個の素子を含む。
図4Aに示されるように、入れ子アレイも2つの均一な線形アレイ(ULA)を含み、ただし、Txアレイは、1格子単位の素子間間隔で(チルダ)M個の素子を含み、Rxアレイは、(チルダ)M単位の間隔で(チルダ)M個の素子を含む。
同じ開口を有するランダムアレイは、一様分布を用いて各格子から(チルダ)M個のTx素子と、(チルダ)M個のRx素子とをランダムに選択することによって設計される。
MIMO素子の全数(チルダ)M+(チルダ)Mを与えられたとすると、自由度(チルダ)M(チルダ)Mを最大化することによって、最適なMIMOスパース入れ子アレイを得ることができる。互いに素なアレイの場合、付加的な素数も含まれる。
図3B及び図4Bはそれぞれ、(チルダ)M=4、(チルダ)M=5の場合の互いに素なアレイ及び入れ子アレイのためのMIMOアレイビームパターンの例を示す。図3B及び図4Bは、送信信号のためのビームパターン301と、受信信号のためのビームパターン302と示し、実線303は全生成ビームパターンを示す。
(チルダ)M×(チルダ)M個のスパースMIMOアレイは、M×M個の最大MIMOアレイのサブサンプリングと見なすことができる。これは、サブサンプリング行列
Figure 2016535243
を用いて表すことができる。最大アレイ及びスパースアレイの多様体行列を表すために、それぞれΦ及び(チルダ)Φを用いるとき、スパースアレイのための捕捉関数(2)は
Figure 2016535243
のようになる。ただし、(チルダ)yはサブサンプリングされた受信データを表す。
アレイ設計特性
アレイ設計の特性を考えるとき、従来のアレイ技法は、アレイの点広がり関数(PSF)、すなわち、ビームパターンに焦点を合わせる。適切には正規化されたPSFは、多様体行列の列間の相互コヒーレンスに等価であり、圧縮検知(CS)捕捉システムにおいて関心がある重要な特性である。2つの列間のコヒーレンスは、列間の正規化された内積と定義される。行列のコヒーレンスは、行列内の全ての要素対の中の内積の最大絶対値と定義される。
Figure 2016535243
必須ではないが、最悪時のスパース再構成保証を与えるために、低い行列コヒーレンスμ((チルダ)Φ)で十分である。
一方、PSFによって記述されるコヒーレンス構造
Figure 2016535243
は、従来の方法下で特に、分解能、雑音及び干渉ロバスト性のような、アレイの性能についてはるかに多くの情報を与え、撮像された領域内の点は、潜在的に再構成曖昧性を引き起こす可能性がある。
考慮する性能指数は、メインローブ面積(MLA)及び最大サイドローブレベル(MSL)である。MLAは、PSFが一定のレベル、通常−3dBより高いシーン内の点の周囲の面積と定義される。MSLは、PSFがそのサイドローブにおいて、すなわち、メインローブ外で達する最も高いレベルと定義される。MLAは、そのシーン内の点の周囲の曖昧性を表すので、アレイの分解能の指標である。MSLは、その点とシーン内の他の点との最大相互コヒーレンスを測定するので、特定のシーン点の再生可能性の指標である。
シーン再構成
壁プロファイル推定
式(1)のグリーン関数g(p,p,ω)を求めるために、壁内の全L個の層に関する誘電率εl及び厚さdl、l=1,…,Lを求める必要がある。壁の形状及び反射特性はあらかじめわかっていないので、誘電率及び厚さは、受信信号12から捕捉されたデータから推定される。
Txアレイ素子及びRxアレイ素子間の自己結合を除くとき、全てのRx素子からの受信信号は、壁層ごとのマルチパス60成分を含む。バイスタティックTx及びRx素子がΔ=||r−t||だけ離間されるが、壁からの同じスタンドオフ距離dを共有すると仮定する。スネルの法則を用いるとき、第lの層からの反射は、τ(Δ)だけ遅れて到達し、すなわち、到達時刻(TOA)は、
Figure 2016535243
であり、rは各層内の一方向の移動距離である。
このようにして、θ={ε,…,ε,d,…,d}を用いてまとめて表される未知の壁パラメーターは、各層からの壁パラメーターを与えられたとすると、各反射の測定TOA、τ(Δ)、l=1,…,Lと、予測されるTOA(ハット)τ(Δθ)との間の平均二乗誤差を最小化することによって得ることができる。
Figure 2016535243
ただし、αは各Tx−Rx分離に割り当てられる重みであり、(チルダ)M(チルダ)MはMIMOレーダーアレイからのTx−Rx分離の全数である。限られたRF帯域幅、又は低いSNRの応用例の場合、より厳密なTOA推定値を得るために、超分解能又は適応技法を適用することができる。
スパース画像再生
式(6)において、測定値(チルダ)yからシーン反射率(ハット)sを再生するために、そのシーンがスパースであり、CS技法を使用すると仮定する。
具体的には、一実施の形態は、スパース性制約付き最小化問題
Figure 2016535243
を解くことができる。ただし、Kは、sの最大スパース性、すなわち、離散化されたシーン内の反射体の最大数である。一般に、その問題はNP困難であるが、lノルムをそのl凸包に緩和することによって、又は貪欲法を用いることによって解くことができる。一実施の形態は、反復ハードしきい値法(IHT)を用いることができ、それは、反復tにおけるスパース推定値
Figure 2016535243
Figure 2016535243
を用いて推定される反復法である。ただし、ηはステップサイズであり、
Figure 2016535243
は、その引数のうちのK個の最も大きな大きさ成分のみを保存し、残りの成分を0に設定するハードしきい値演算子である。IHTは、代替案に比べて計算コストと再生能力との優れたバランスを与えるので、好ましい実施の形態である。また、IHTは、モデルに基づくCSを用いる信号モデルへのより高い適応性も可能にする。IHTは、各反復時にステップサイズ選択を適応させることによって、更に加速させることができる。他の実施の形態は、マッチング追跡(MP:matching pursuit)、直交マッチング追跡(OMP:orthogonal matching pursuit)、部分空間追跡(SP:subspace pursuit)、圧縮サンプリングマッチング追跡(CoSaMP:Compressive Sampling Matching Pursuit)及び近似メッセージ伝搬(AMP:approximate message passing)のような他の方法を用いて、式(12)を解くことができる。例えば、米国特許第7,834,795号を参照されたい。
別の実施の形態は、
Figure 2016535243
を近似しようと試みる凸最適化手法を用いることができる。
上記の実施の形態の場合と同様に、その問題はNP困難であり、lノルムをそのl凸包に緩和することによって解くことができる。(14)を近似するか、又は解く方法は、数ある中でも、以下の定式化のうちの1つを用いることができる。
Figure 2016535243
これらの定式化は、数ある中でも、反復ソフトしきい値法アルゴリズム(ISTA:iterative soft thresholding algorithm)、固定点連続法(FPC:fixed point continuation)、スパース再構成のための勾配投影法(GPSR:gradient projection for sparse reconstruction)、平滑化近接勾配法(SPG:smoothing proximal gradient)のような幾つかの方法を用いて解くことができる。米国特許第7,834,795号を参照されたい。
アレイ設計の評価
この発明のアンテナ設計の実験的な評価から、以下の結論が得られる。互いに素なアレイは、より大きなMIMO実質開口長を与えるので、入れ子アレイより良好なクロスレンジ分解能(MLAによって測定される)を有する。一方、入れ子アレイは、より低いMSLを示す。ランダムアレイは一般に、互いに素なアレイ及び入れ子アレイに比べて高いMSLを生成する。アレイ形状がMSLに及ぼす影響は、壁が高い比誘電率を有するほど大きく減少する。全体として、MSLは、比誘電率が増加するにつれて増加する。壁の誘電率が低いほど、複数の反射によって、レンジプロファイルが曖昧になり、結果としてMLAが拡大する可能性がある。壁の誘電率が高いほど、複数の反射によって、より良好なレンジ分解性がもたらされ、MLAは小さくなるが、MSLは大きくなる。v)エンドファイアアレイに近い対象点は、空気−壁界面のフレネル反射係数が増加するので、複数の壁から、より深刻な影響を受ける。
この発明の方法及びシステムは、多くの種類の分野に適用可能である。

Claims (14)

  1. 壁背後のシーンを再構成するための方法であって、
    前記壁を通して前記シーンの中に信号を送信することと、
    反射信号から前記壁のパラメーターを推定することと、
    前記パラメーターを用いて前記壁の誘電率のモデルを生成することと、
    前記モデル及びスパース再生を用いて、前記反射信号から、前記シーンを画像として再構成することと、
    を含み、各ステップはプロセッサにおいて実行される、方法。
  2. 前記信号は、多入力多出力(MIMO)アンテナアレイによって送信及び受信される、請求項1に記載の方法。
  3. 前記アレイのアンテナ素子の平均素子間間隔は不均一であり、前記送信信号の半波長よりはるかに大きい、請求項2に記載の方法。
  4. 前記アレイは互いに素なアレイである、請求項2に記載の方法。
  5. 前記アレイは入れ子アレイである、請求項2に記載の方法。
  6. 前記アレイはランダムアレイである、請求項2に記載の方法。
  7. 前記パラメーターは、前記壁内の全ての層に関する誘電率及び厚さを含む、請求項1に記載の方法。
  8. 前記パラメーターは、受信信号の被測定到達時刻(TOA)と予測されるTOAとの間の平均二乗誤差を最小化することによって得られる、請求項1に記載の方法。
  9. 前記スパース再生は、貪欲スパース再生法を用いる、請求項1に記載の方法。
  10. 前記貪欲スパース再生法は、反復ハードしきい値法アルゴリズム(IHT)を用いる、請求項9に記載の方法。
  11. 前記貪欲スパース再生法は、各反復時にステップサイズ選択を適応させることによって加速される、請求項9に記載の方法。
  12. 前記スパース再生法は凸スパース近似法を用いる、請求項1に記載の方法。
  13. 前記凸スパース近似法は、各反復時にステップサイズ選択を適応させることによって加速される、請求項12に記載の方法。
  14. 壁背後のシーンを再構成するためのシステムであって、
    前記壁を通して前記シーンの中に信号を送信するように構成されるアンテナアレイと、
    反射信号から前記壁のパラメーターを推定し、前記パラメーターを用いて前記壁の誘電率のモデルを生成し、前記モデル、スパース再生及び圧縮検知を用いて、前記反射信号から前記シーンを画像として再構成するように構成されるプロセッサと、
    を備える、システム。
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