Detection improvement of hidden humans respiratory using UWB radar

Abstract

Günümüzde Aşırı Geniş Bantlı radarlar (UWB Radar) çeşitli kullanım alanlarına geçiş yapmakta ve yaygınlaşmaktalar. O yüzden bu konu araştırma dünyasında da önemli bir yer alıp ve çok ilgi çekmiştir. Kullanılması düşünülebilir alanlardan ise yoğun bakımda olan hastalar hastanelerde, huzur evlerinde ve hatta evlerdedir. 24 saatlik kalp atışları ve teneffüsünün kontrol edilmesine ihtiyaç duyan hastalar için çok yararlı ola bilecek bir teknoloji sayılır. Hastaya temas etmeden, uzaktan alğılma yontemi olarak işlemini yapan bir biomedical cihazı ola bilir. İkinci uygulama olarak duvar arkasında olan insanı tespit etmekten yola çıkılarak depremde ve çığ da kalan insanları bulmakta yardım alabileceğimiz bir cihaz olabilir. Hatta sivil uygulamalar dışında, bir polis servisine, bina içinde saklananları bulmakta yardımcı olabilir.Bu çeşit radarlar yüksek bir çözünürluk sahipler. Bu özellik geniş banttan kaynaklanmaktadır. Gönderdiği işaretin peneterasiyon kabiliyyetinden engel arkası çalışmalarda faydalanılır. Ama geniş banttan dolayı Ortam da olan çeşitli ferekanslarda çalışan cıhazlardan kaynaklanan gürültüden etkilenmesi bir dez avantaj sayılır. O yuzden, arkapilan gürültüyü gidermek, işaret işleme konusunda bir çalışma alanı olarak tanımlanır.Bu tezde, Aşırı Geniş Banlı Radar ile duvar arkasında olan insanı teneffüsünden tespit etmeye çalışılmıştır. Verici antenden gönderilen işaret havadan ve duvardan geçerek insana çarpıp geri dönmektedir. Alıcıda gördüğümüz işaretin, katmanlardan geçmesinden dolayı ve insanın teneffüsünden kaynaklanan göğüs kafesinin hareketi nedeniyle fazı, frekansı ve bant genişliği değişmektedir. Vericide uygun bir işaret seçmekle geri dönen işaretin değişikliklerini tahmin edebiliriz ve işaret işleme yöntemleriyle istediğimiz bilgileri (insanın teneffüs sinyalini) tespit etmiş oluyoruz. Alıcı ve vericide uygun bir anten kullanmak da bizi amacımıza ulaşmakta yardımcı olacaktır. Bu amaçla, Aşırı Geniş Bantta kullanılan en uygun antenler ve özellikleri açıklanmaktadır. İşaret formu olarak Gauss işareti ve birkaç türevi kullanılıp sonuçları sunulmuştur. Sinyal işleme metodu olarak Wavelet dönüşümü uygun görülüp ve nedenleri açıklanmıştır. Bu tezde insan olan ortamı modellemek için CST programınden yardım alınmıştır. Sonuç kısmında insanın tespitine dair sonuçlar detaylarıyla sunulmaktadır.Uygulama alanlarından biraz daha detaylı bahs etmek istediğimizde, sivil ve asgeri amaçlı iki ana başlığa ayira biliriz. Sivil uygulamalardaysa hastede kullanıla bilen bi zihaz olarak bir buyuk önem taşımaktadır. Hastaya dokunmadan uzaktan algılama yöntemleriyle kalp atışın izleyip teneffüs sinyalin göz altına alma kabiliyetti vardır. Bu yöntemle yoğun bakımda olan hastalar veya yeni doğan bebeklerin sağllıkların kontrole alıp her hangi bir değşklikte dokturu haberdar etmekle onlara yardımcı olmak şansı açılır. Güzenlik amaçla kullanıma geçmekte olan bu radarlar, belli bir alanı gözlemleyip o alandan insanın geçme durumunda alarım seslendire biliyor.xxiiMüzeler?de ve eştaları koruma amacıyla ve hatta daha buyuk bir alanı gözlemleme amacıyla kullanıla bilir bir zihazdır.Bu radarın engel arkasında olan insanı tesbit etmek, bir başka ve hatta en önemli kabilliyeti sayılır. Kullanım alanlarısa, depremde kalan insanı bulmak çok hızlı ve doğru yanıt vererek çok önem taşımaktadır. Hada önce bah ettiğimiz gibi bir bina içinde saklanan insanların bulmasına polise yardımcı olan bir cihaz ola bilir.Bu kullanımda bah ettiğimiz insan tesbiti için iki ana yöntemden yaklaşa biliriz. Birincisi, insanın vucud dokusunun dielektrik katsayıların modellememiz gerekiyor. Alıcıda alınan işareti inceleyerek gönderilen işaretten farkın göz önünde bulundurup nasıl bi doku işaretite bu farklılığa sebep ola bilir diye baka biliriz. Modellediğim insan dokusundan da faydalana biliriz. Bu yöntem için farklı çalışmalar var ki nu Tezde?de onlardan faydalanmış olduk. Örneğin köğüs kanseriyle alakalı olan araştırmalar bu yöntemden yola çıkmatalar.İikinci yaklaşım, teneffüsden kaynaklanan göğüs kafesinin yer değişdirmesi, her ne kadar küçük bir değişim olsada, dopler etkisine sebep olup insanın bulmasında yardımcı olacaktır. Bu Tez?de bu yötem tercih verilmiştir. En önemli neden olarak engel arkasında ve çeşitli ortamlarda daha doğru yanıt vermesidir. Bildiğimiz gibi, engel arkası çalışmalar?da tüm ortamın dielectriğin modellememiz ve heryerde hullana biliceğimiz bir genel model elde etmek gayrı mümküne yakındır.UWB radarın?da kullanılan Vivaldi ve Horn gibi bir kaç anten uygun görülmektedir. Bu tez?deise bukuk bir bant genişliğine ihtiyaç duyuluyor ve aynı zamanda duvardan penetere etmek gereyinide göz önüne almak lazımdır. Her iki antende test edilmiştir ve farkı farklı özelliklerinden faydalanılmıştır. Örneğin Horn vivaldi antenin boyutu kuçuk olduğu için bir mikrostrip anten olarak kullanılır. Bu anten yüksek ferekans ve bant genişliğine sahiptir ve yüksek çözünürlük?de performansı makbuldur. Ama anten?den çıkan işaretin duvardan geçmesi için aşaği ferekları kullanmamız gereğinden Horn anteni seçilmiş ve daha uygun görülmüştür. Horn antense daha büyük böyutu dez avantaj salır ama hem yüksek ve hem?de aşağı ferekansklar?da kullanışlıdır.İşaret formuna gelince her iki (zaman ve ferekans) domen? de lokalize olan bir işaret olarak Gaus işareti seçilmektedir. Bu işaretin farklı türevlerinin işaret formu ve matematiksek ifadesi daha önce hesaplanıldığı için çok faydalı ve yararlı olacaktır. Daha doğrusu işaretin değişiklikleri adım adım vericden alıcıya çeşitli katmanlardan geçerek tahmin edildikten sonra işlem yapmak?da kolaylık sağlayacaktır.İşaret işleme bu Tezin en önemli kısmı sayılır. Bu kısmı vurgulamak bu tezin amacıdır. Arkapşlan gülültüsünü yok etmek ve ya en aza duşurmek bu adımda planlanılıyor.İşaretin zamanla değişmesi ono incelemek için Wavelet dönüşümünü kullanmamıza yol açmaktadır. İlerleyen bölümlerde Wavletin Fourier ve STFT gibi başka dönüşümlerle olan farkı açıklanmıştır. Burdan yola çıkarak neden Wavelet?i seçtiğimiz çok belli olacaktır. Wavletein farklı ana Wavletlerden ortaya çıkan farklı Wavelet dönüşümlerden bahs etmemiz gerekli görünmüştür.Sonuçta alıcıda ve vericide doğru bir anten seçerek doğru bir işaret formu göndererek sistemi en optimal şekil?de tasarlamış oluyoruz. Çeşitli işaret formları çeşitli ortamlara deneyler sonucunda önerilmiştir.xxiiiUygun işareti vericle gönderdikten sonra alıcıda aldığımız işaretten wavelet dönüşümü alarak duvar arkasında olan insanın teneffüs sinyali izleyip doğru sonuşu tesbit etmiş oluyoruz.Farklı ortamlar için uygun Wavlet Dönüşümü önerilmiştir. İşlemlerin sonucudan elde ettiğimiz bilgiler doğru ve hatta yanlış yöntem seçimi sonucunda olan bilgiler detaylı bir şekilde sunulştur.

Ultra-wideband radars are used for several applications such as military services, medical activities, and rescue missions. The detection of humans hidden behind walls or rubble, trapped in buildings on fire or avalanche victims are of interest for rescue, surveillance and security operations. Ultra-wideband technology is favored for these applications due to its inherent property of ultra-high resolution and the ability to penetrate most of the non-metallic building materials such as bricks, wood, dry walls, concrete and reinforced concrete.Detection of human beings with radars is based on chest movement and respiratory motion detection.These motions cause changes in frequency, phase, amplitude and periodic differences in time-of-arrival of scattered pulses from the target, which are result of periodic movements of the chest area of the target.In this thesis, the emphasis is on improvement of detection techniques for a stationary human target behind the wall using Ultra-wideband radar.Acquiring the optimal transmitted signal, to obtain the best detection result in receiver?s output is the novelty and the aim of our proposed work. For this purpose, we test Gaussian signal and some derivatives of this signal as transmitted signal and compare the receiver output results. Also, to extract the required information about the target from receiving signal and subtract the background noise, the wavelet transforms are the adequate methods and are used in this work. At the signal processing part, different wavelet transforms will be considered, depending on some parameters such as the distance between the radar and the target or the wall?s substance. With choosing the appropriate the wavelet transform, we can detect accurate human breathing signal affected by background noise.The result of hidden human detection will be performing with CST (CST Computer Simulation Technology) Microwave Studio simulation.