使用有源电磁波识别潜在的威胁物质

具体实施方式

本发明包括使用利用有源微波成像硬件进行的不同检查并将人体携带的物质自动分类为安全物质或潜在的威胁物质。自动分类基于人体比诸如爆炸物或麻醉品潜在的威胁物质的许多介电物质具有高得多的反射率(因为其电容率大得多)的事实。

在此说明书中，除非另外明确阐明，否则“和”能够意指“或”，且“或”能够意指“和”。例如，如果特征描述为具有A、B或C，则该特征能够具有A、B和C，或A、B和C的任意组合。类似地，如果特征描述为具有A、B和C，则该特征能够仅具有A、B或C中的一个或两个。

除非另外明确阐明，“一”和“一个”能够意指“一个或一个以上”。例如，如果设备描述为具有特征X，则设备可以具有一个或一个以上的特征X。

由于微波穿过物质，所以微波成像系统使得能够检测人体上的隐藏威胁。此上下文中的术语微波指1至300GHz的频率范围的电磁辐射。

成像系统能够使用任意非电离辐射，包括但不限于毫米波或太赫辐射。在一个实施例中，系统使用毫米波照射对对象进行成像。能够使用反射阵列对入射束进行聚焦。为了成像，反射阵列能够以瓦片布置。每个瓦片能够包括具有开关FET和用于控制FET的关联电子器件的贴片天线。每个面板构成反射阵列。在阵列由喇叭天线照射时，各个贴片的相位能够配置为获得空间中的特定模式。能够计算从喇叭至贴片的距离和从贴片至焦点的距离并对它们进行求和。得到的距离然后能够转换为工作频率的波长。通过乘以360度，距离的分数部分能够转换为相位。为了使每个贴片对聚焦起相长作用，从以上计算得到的相位应当相同或基本相同。通过使相位具有好于180度的一致性，能够对此进行近似。为了实现这个，FET能够选择为根据计算的相位增加0或180度的相移。FET能够配置为通过将其开通而传送180度的相移和通过将其关断而传送0度的相移。从而能够通过向FET施加一和零的合适模式对体积实施扫描。

参照图1和2，在一个实施例中，成像系统为具有控制器20的实时成像系统，控制器20负责所有决策。控制器20控制图像的显示和图形用户界面。数字接收器21能够通过触发板22和23来控制面板。接收的辐射响应经由喇叭天线电路24和25。PC 20使用两个以太网链接连接至数字接收器21。所有PC指令经由数字接收器21发送，并且来自系统的所有响应经由数字接收器21返回PC 20。从数字接收器21至瓦片26的菊花链互连容许一般指令和数据的通信，诸如写入指令、加载反射器开关模式和诊断程序(diagnostics)。通常，菊花链链接能够用于双向通信。图2示出了触发板22和23以及它们和每个瓦片之间的并联链接。这些并联链接提供扫描字组地址和同步信号。也经由触发板22和23向瓦片26供电。

一个实施例中使用的辐射频率为24.12GHz。已发现在一些实施例中1GHz至80GHz的频率范围是特别有效的，并且1GHz至40GHz的子范围是特别有效的。然而，观察到在其它实施例中可以使用不同波长，高达300GHz。

为了使得可以利用微波检测威胁，就电磁波传播来说，与周围物质(人体)相比较，需要威胁具有不同的性质。

有源微波成像系统照射预定的扫描体积，并且测量来自扫描体积中的每个体积单元的接收信号的幅度和相位。单元与单元的幅度和相位对比用于生成扫描体积的图像。

接收信号的幅度和相位是成像射线的几何结构、对象的几何结构、以及对象的介电性质的函数。幅度和相位数据的分析容许计算这些对象性质。

计算对象的电性质

能够从入射、反射以及透射电磁波推导对象的电性质，诸如介电电容率。电磁波或射线的反射和透射是对象界面两侧的波阻抗、几何结构、表面织构的函数。波阻抗取决于物质的磁导率和电容率。对于关心的大多数物质，磁导率不是区分者，并且因此能够忽略。介电性质涉及对象的固有物质性质和状态。介电电容率ε为复数(ε＝ε’-jε”)，ε’和ε”分别涉及物质中的能量存储和能量损耗。电容率能够用于对物质进行分类。

扫描几何结构基于共焦系统，其中，喇叭照射反射阵列并且反射阵列配置为将辐射聚焦在扫描体积中的单元处。反射依次由反射阵列重聚焦于喇叭孔隙处。反射阵列电配置为遍及扫描体积以系统方式扫描焦点。喇叭模式和扫描策略的知识容许系统计算与每个体积单元关联的几何结构。这通常称作“射线追踪”。对象和周围体积之间的幅度和相位变化以及计算的几何结构用于估计相对电容率并从而有助于使用物质相对电容率的数据库对对象进行归类。

图3和4示例估计过程中使用的几何结构。图3是对身体进行成像的情况，而图4是检测到位于身体上的隐藏对象的情况，并且估计了对象的相对电容率。所有源自喇叭并终止于喇叭的射线用于估计过程中。

相对电容率的估计基于图3和4中的状况之间衰减和相位延迟的变化。从图像数据提取衰减和相位延迟。这些然后写为未知数-相对电容率和对象厚度。对得到的方程进行求解以估计相对电容率和对象厚度。

对于每个透射射线，必需考虑两个返回射线，如图4中所示例。射线1(检测为q1)反射离开对象的表面，且射线2(检测为q2)透射通过对象并在对象和身体之间的界面反射。低估来自对象表面的内反射。成像系统执行追踪该两个射线并考虑(account for)四种可能事件的估计过程，四种可能事件如下：

1)两个射线均未由喇叭重新获得并因此在估计过程中不起作用。

2)射线1被重新获得并在所述估计过程中被考虑，但是射线2损失了。

3)射线2被重新获得并在所述估计过程中被考虑，但是射线1损失了。

4)两个射线均被重新获得并均对估计过程起作用。

如上述，每个入射射线生成关联的射线1和射线2。成像系统实施的估计过程解释源自喇叭的所有入射射线。

对象检测软件处理图像以识别身体上的对象，且物质分类软件自动报告相对电容率的估计和其分类。检测软件使用图像中的边缘来识别异常。

物质归类处理也能够是用户驱动的，操作员选择图像中的隐藏对象，并选择身体的附近部分以用作测量的参考。

计算对象的电性质：估计过程的细节

幅度为1的射线Ep从喇叭朝向贴片p发射。

在图1的情况下，在从对象反射后，射线被引导至贴片q，贴片q的位置是使用几何光学器件已知的。将从贴片q反射的射线引导朝向喇叭。接收的具有复数幅度Rp的射线由给出，其中Gp和Gq为贴片p和q处的喇叭增益。ρq为与来自身体的反射相关的反射系数，而φq为总的电路径长度。

在图4的情况下，在由对象和身体反射后，射线生成两个射线，一个被引导朝向贴片q1，且另一个被引导朝向贴片q2。贴片q1和q2的位置是使用几何光学器件已知的。将从贴片q1和q2反射的射线引导朝向喇叭，因此，接收的具有复数幅度Rp的合成射线由给出，其中Gp、Gq1和Gq2为贴片p、q1和q2处的喇叭增益。ρq1和ρq2为分别与对象和身体相关的反射系数。φq1和φq2为分别的电路径长度。

图4中接收的信号相对于图3中接收的信号发生了衰减和相移。

ρ_p是相对于发射至贴片p的射线的衰减。

是相对于发射至贴片p的射线的相移。

源自喇叭的所有射线(每个贴片一个射线)用于图3和4中接收的信号之间的衰减(τ)和相移(Φ)的估计。

方程1

方程2

τ_model和Φ_model写为未知数-相对电容率ε_r和对象厚度T。

相对电容率ε_r和对象厚度T选择为确保计算的τ_model和Φ_model与测量的τ和Φ的最佳匹配。

存在数种用于执行τ_model和Φ_model的计算的可用方法。

方法1：使用射线追踪公式

与边界附近的场的电磁性质相关的菲涅耳定律用于计算τ_model和Φ_model。

方法2：使用波阻抗

为计算τ_model和Φ_model，在波从喇叭流向目标并返回喇叭时，计算描绘变化波阻抗和反射系数。其也使用边界附近波阻抗和反射系数的电磁性质。

方法3：基于共焦成像理论

首先计算透射束，这于是照射身体和威胁，导致反射束。反射束依次从面板反射至喇叭。喇叭接收的信号用于计算透射的和反射的信号之间的衰减和相移，分别为τ_model和Φ_model。

其它情况：使用多个反射板模拟身体

如果威胁对象不位于身体的平的部分上，则能够使用多个板来模拟身体，多个板的取向从成像数据推导。除τ_model和Φ_model的计算考虑板及其取向外，计算如正常那样进行。

身体具有非常高的反射系数，并且因此反射板是有效的模型。

范例

包括15000个贴片的1m×1m反射阵列面板生成高斯形状的束。束然后用于对1.8cm厚的蜡块(ε＝2.59)进行成像，蜡块被捆绑至反射表面(表示人身体)。蜡位于成像面板前70cm。成像点步进增加为水平0.4cm、竖直0.4cm以及向前1.25cm。

结果的简单处理指示蜡的位置并给出其宽度和长度的接近的指示。其还阐明蜡厚度在Tmin＝1.2cm和Tmax＝2.4cm之间。

选择两个体积单元作为测试点，一个位于威胁内，另一个位于身体上但在威胁外。厚度和介电电容率值分别在T_min和T_max(0.2cm的步进)、ε_min和ε_max(ε_min＝1且ε_max＝4，步进＝0.5)之间扫描。方法3用于计算选择的测试点的τ_model和Φ_model。然后将计算结果与测量结果进行比较以得到蜡介电电容率和厚度。以1.6cm的厚度和2.5的介电电容率实现了两个测试点的最佳匹配。

理想地，两个测试点应导致正确的解，但是，建议使用多个测试点来得到/确认合适的介电电容率和厚度。

本发明提供的主要优点是，利用现存成像系统硬件不仅生成扫描体积的图像，而且估计隐藏对象的电容率。当与合适的数据库耦合时，系统能够基于电容率估计暗示物质特性(identity)。

本发明不限于描述的实施例，而是可以在结构和细节上发生变化。