融合ω-K和BP算法的圆柱扫描毫米波三维成像算法-简介

金属探测器、X光安检机等传统安检手段因其各自的局限性，不适合或者不能高效地用于人体安检。毫米波具有穿透能力强、对人体辐射小且分辨率高等先天优势，尤其适用于人体携带异物检测，成为新一代人体安检技术的研究重点。目前中国民航已经在机场安检中引入了毫米波人体成像安检装置，并发布了官方技术标准。

毫米波人体安检成像从工作原理上分为主动式和被动式成像两种，被动式成像受限于毫米波的辐射特性，一般较难得到令人满意的图像，当前的研究和应用重点主要集中在主动式成像装置。从扫描方式上分，主动式毫米波人体成像安检装置又包括平面扫描和圆柱扫描等多种方式，相对于平面扫描方式，圆柱扫描方式（图1）由于可以获得多个视角下的人体毫米波图像从而应用更加广泛。毫米波圆柱扫描人体成像主要基于3维SAR成像技术，获得高效准确的安检结果的前提是在能够从人体回波中重建高质量的人体扫描图像。

图1 圆柱扫描三维成像系统模型

针对毫米波圆周扫描3维成像系统的特点，西安电子科技大学张磊副教授等结合3维后向投影（3维BP）算法和3维波数域（3维ω-K）算法各自在实际应用中的优势，提出了一种将ω-K算法和BP算法相融合的3维图像重构算法。该方法一方面具备ω-K算法快速成像的特点，另一方面具备BP算法精确成像的特点，结合GPU并行编程技术，能够快速精确地实现三维场景重建。

该工作已经发表在《雷达学报》2018年第3期“毫米波雷达技术”专题“融合ω-K和BP算法的圆柱扫描毫米波三维成像算法”（谢朋飞，张磊，吴振华）。

图2 3维场景重构算法流程

该文首先推导了融合ω-K和BP算法的圆柱扫描毫米波三维成像算法的数学原理，并给出了算法的具体流程（图2），包括采用ω-K算法实现天线阵列方向（Z方向）和距离方向的解耦合与聚焦和采用后向投影（BP）算法实现X方向和Y方向的聚焦等主要步骤。然后通过仿真数据和实测数据进一步进行实验分析算法的性能，在实测数据处理中得到了不错的聚焦效果（图3），相比于3维ω-K算法保留了更多的图像细节。最后在CUDA平台上测试了算法在工程应用中的表现，能够满足毫米波人体成像安检装置实时精确成像的需求。   

图3 融合ω-K和BP算法（左）与3维ω-K算法（右）成像结果对比

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