(公安部第一研究所，北京 100048)

针对近年国际上出现的新型人体炸弹威胁事件及由此产生的紧张航空安全形式，毫米波成像设备越来越受到机场和旅客的关注，多家安检研究机构和设备制造商都在开发基于毫米波成像技术的人体安全检查系统[1，2]。毫米波人体成像设备是指通过测量人体与物体，利用其在时域、频域、空域、极化域和功率域物体的散射信息差异，检测隐匿在人体衣物下的各种危险物品。数字信号采集与处理技术是毫米波成像设备关键技术之一，设备采集到的信号经过AD9643后将模拟信号转变成FS高频数字信号，数字采集系统再将采集的回波数据通过网线上传给上位机进行信号处理。直接使用高采样率数字信号造成采集的数据量大，以太网传输带宽不够，导致数据传输不畅，需要通过抽取的方式，降低采样数据量，且降频抽取后的采样频率满足奈奎斯特采样定理，完整地保留中频回波信号中的信息。滤除带外系统噪声信号，避免对目标物形成干扰，因此需要对AD转换后的数字信号在抽样前进行数字滤波操作。

对于常规采样数据的大倍数抽取多采用逐级滤波逐级抽取的级联形式[3，4]，最常见是使用多个FIR滤波器[5-7]串联级联的方式，但是这种方式只能满足采集系统采集固定中频信息，一旦输出频带范围改变，就必须重新设计滤波器参数。实际经过多代射频收发机设计，收发机最终输出中频信号频带范围一直在随着设计不同有所变化，为了满足数字采集与处理系统能够采集到不同频段回波信息，将滤波器设计为并联型多级级联结构，根据回波信号的频带选择降频抽取倍数，避免反复修改滤波器参数。并联结构的每一个分支满足采集不同中频信息，每一个分支且都采用了多级滤波抽取的串联级联结构。相比传统的滤波器设计，并联型多级滤波器体现出对多频段采样的灵活性和便利性。在本领域研究中，目前还没有对多频段采样的滤波器设计的相关报道，设计基于产品的实际应用，提出了并联型多级滤波器的新设计方法。

1 基于MATLAB并联型多级滤波器设计

高频FS=250MHz的AD直接采集回波数字信息的数据量大，不满足以太网传输要求，需要通过抽取的方式，降低采样数据量。同时经过多代优化设计的射频收发机输出中频信号频带会随着设计不同有所变化，为了满足数字采集与处理系统能够采集到不同频段回波信息，低通滤波器设计为并联型多级结构见图1，将AD采样率FS经低通滤波抽取后选择性设计输出FS/4、FS/8、FS/16，滤波器可实现4/8/16倍降频滤波，从而通过降低采集的数据量达到减缓中频数据传输速率的目的，且避免反复修改滤波器参数滤除无用高频信号，得到特定频率的有用信号。

1.1 并联型多级滤波器设计

本研究设计的并联型多级滤波器，基于最大化降低滤波器设计与计算复杂度，利用半带滤波器的优越性，将前级采用了FIR半带滤波器[8]，最后一级采用一般FIR滤波器。如果最后一级也采用FIR半带滤波器，滤波器系统的滤波效果不能满足要求，滤波功能不能实现，并且出现噪声信号。并联型多级低通滤波器框架如图1。

图1 并联型多级滤波器结构

1.2 基于MATLAB滤波器仿真设计

使用MATLAB设计时[9-11]，AD采样频率为FS=250MHz，要分别实现3种抽取频率，分别为FS/4、FS/8、FS/16，这里选取并联型多级滤波器中抽样频率是FS/8即8抽取做为示例，既抽样后的采样频率为31.25MHZ，这次射频收发机输出的中频回波信号为6MHz左右的带宽信号，滤波器带宽为6MHz，带宽为6 MHz，带外频率信号都会被滤除。MATLAB频率设计时，先设定采样频率、有用信号频率信号，再滤除噪声频率，能够实现8抽取且滤除噪声的功能,前两级FIR半带滤波器只需要考虑通带截止频率即FBC2，最后一级FIR低通滤波器见图2。

使用设计的多级抽取滤波器处理毫米波携带目标物信息并夹杂系统噪声的时域回波信号见图3，A图为抽取滤波前采集的回波信号，B为抽取滤波后回波信号，可看出初始信号经过8倍抽取的滤波器后，采样点由4096减少到4096/8=512，刚好满足8抽取的结果，并且有效滤除带外噪声。

图2 设计的低通滤波器

图3 抽取滤波前后时域信号比较A .抽取滤波前时域信号 ；B .抽取滤波后时域信号

图3的频域信号如图4所示，A代表滤波前频域信号，B代表滤波后频域信号，此时横轴代表信号频率。滤波器的通带范围为3MHz到9MHz，图4有4个频率点分别为6MHz、12MHz、20MHz和50MHz，其中6MHz是回波信号频率，经过滤波器后，将12MHz、20MHz和50MHz 3个频率滤除。滤波前有多个信号频率，包括有用信号6MHz与其他信号的噪声频率，经过滤波器后，此时只有1个波峰，即有用的信号频率，即6MHz，与理论推导结果一致，其余信号都被滤除，满足设计要求。

图4 抽取滤波前后频域信号比较A.抽取滤波前频域信号；B.抽取滤波后频域信号

3 并联型多级滤波器在毫米波成像系统中实现

3.1并联型多级滤波器在数字处理系统中实现

数字采集及处理系统是毫米波成像系统的重要部分，作用为采集射频接收机输出的中频回波信号，信号经AD转化后分两路进入FPGA，等待下一步的信号处理。下一步信号处理主要是针对中频信号的正交混频、抽取和滤波，并联型多级滤波器就是其中的抽取和滤波，它的目标是根据需要选定相应的抽取倍数和相对应的滤波器，这种并联型多级滤波器满足多种收发机输出不同频段回波信息的信号处理要求，增加了信号处理的多样性和灵活性。

正交混频[12]是将携带目标物信息的中频信号变换为基带信号，便于后面三维毫米波全息成像算法的计算，图5中滤波器就是本研究设计的并联型多级滤波器，可以通过降频选择的方式选择抽取倍数。系统FPGA硬件处理系统框架为实现中频信号的下变频滤波处理。

图5 FPGA下变频滤波预处理系统框架

正交混频如下：

Iout=Iin×cos(wt)+Qin×sin(wt)，

(1)

Qout=Iin×sin(wt)+Qin×cos(wt)，

(2)

其中w是通过UDP报文给出的中频频率。采样间隔设置为固定采样率FS；中频频率w在设计中要求按相参的FS采样频率折算。其中正弦函数按查表获取，数据表精度为16位整型。输出为17位精度，进入滤波器处理.

FPGA设计遵循MATLAB设计思路，经过两级半带滤波器实现降采样，通过FIR滤波器实现最终滤波功能。FPGA芯片采用Xilinx厂家的XC7K325T，芯片资源较多，首先是板卡芯片的全局时钟管理以及复位管理，然后为AD芯片使用FPGA模拟SPI协议实现AD芯片的寄存器配置。滤波器输入以及三级滤波输出信号如图6方框所示，可看到经过滤波器后的信号保留了输入信号中的低频信息，因此证明滤波器架构无误，完美滤除频带外高频信息，保留低频信息。

图6 FPGA 测试抽取滤波前后时域信号

3.2 并联型多级滤波器对毫米波全息图像的影响

近程毫米波三维全息成像原理是射频收发机通过天线阵列向目标物发射具有一定带宽的毫米波信号，经反射后信号与本振信号进行相干处理，后经一系列近似处理及相位补偿，最后反演出清晰的三维全息像[1，2]。本研究设计的并联型多级滤波器主要应用于毫米波三维探测系统中的数字采集与处理系统。当携带目标物信息的中频信号进入数字采集与处理系统后，经过正交混频的、抽取、滤波处理后将数据信息上传给上位机，通过三维全息成像算法运算，最后反演出探测物全息像。

毫米波图像的噪声来源于系统噪声，所以有效的滤除这些干扰因素，滤波器起到至关重要的作用。图7展示了距离向信息使用并联型多级滤波器的去噪过程，A图是滤波前距离向信息，B图是滤波后距离向信息，可以从B中看到多级滤波器有效滤除了带外噪声。图8是三维全息像在距离方向最大投影后的二维像，可以清晰地看到图像中测试平台上放置的刀具、剪刀和钳子。A图是没有经过并联型多级滤波器处理的图像，背景噪声明显，B图是经过并联型多级滤波器处理的图像。

为更清晰比对滤波前后对毫米波图像的影响，计算了滤波器前后图像的信噪比SNR(SIGNAL-NOISE RATIO)，SNR是衡量图像性能一项重要指标，是系统中信号与噪声的比例，信噪比越大，基底噪声越小。首先选取图8中A、B两图同一目标物区域面积，计算该区域内像元均值，然后选中图8中A、B两图同一位置均匀背景区域，计算区域内标准差，图像信噪比SNR为均值和标准差的比值[13]。经计算可知，滤波前(图8A)SNR为4.7204，滤波后(图8B)SNR为12.6933(见表1)，滤波后信噪比提高3倍左右，基底噪声变小，图像背景更加干净透亮，从而进一步证明了并联型多级滤波器设计的合理性，验证了其结构的正确性。

图7 滤波前后距离向信息比较 A.滤波前距离向信息；B.滤波后距离向信息

图8 滤波前后毫米波图像比较A.滤波前毫米波图像；B.滤波后毫米波图像

表1 滤波前后毫米波图像信噪比比较

4 结论

针对毫米波成像设备数字采集与处理系统，研究提出一种基于多频带选择的并联型多级滤波器，该滤波器前两级采用了FIR半带滤波器，最后一级采用一般FIR滤波器，这种设计结构最大化降低计算复杂度，有效消除带外噪声。通过分析具体频带信号实际特性，使用MATLAB设计确定滤波器参数，并将其加载在FPGA。通过测试验证，该滤波器可针对回波信息频段特性进行选频采集，灵活便捷、高效实用；可对带有杂波信息的回波信号进行抽取滤波，回波数据的数据量呈倍数减少，降低数据速率，满足以太网传输带宽传输速率的要求，实现回波数据实时传输；可有效去除毫米波图像背景噪声，显著提升毫米波图像质量。