针对热释电被动红外传感器(passive infrared sensor, PIR)阵列构建的四边形模型在目标轨迹测量方面的局限性, 提出了利用搭载动态 PIR阵列的三感知平台构建三角形感知模型实现对运动目标轨迹测量的方法。单感知平台由 4路 PIR传感器组成, 相邻传感器水平方向间隔 90.均匀分布, PIR转速为 10./s。首先将三感知平台布撒为三角形感知模型, 然后对三感知平台上 PIR传感器在转动过程中感知到的角度信息进行筛选, 最后将筛选后的有效信息结合感知平台自身坐标信息和时间信息, 根据相应轨迹预推算法推导出准确的目标运动轨迹和运动速度。实验结果表明, 该方法突破了四感知平台的几何形状限制, 降低了成本, 将预推轨迹的精度从 1.5 m提高到了 1m, 具有较大的理论意义与实际应用价值。

针对单感知平台动静热释电红外传感器(PIR)阵列在目标轨迹测量方面的局限性, 提出了利用4感知平台的“米”字型PIR阵列构成正方形感知模型实现对目标运动轨迹的测量。在该研究中, 单感知平台由8个PIR传感器组成“米”字型阵列, 每个传感器间隔45°均匀分布; 将4感知平台的“米”字型阵列规则排布建立封闭的正方形感知模型, 通过多传感器自适应加权融合算法将4感知平台的32路传感器角度信息进行融合, 再结合自身坐标信息及检测目标时间信息通过轨迹预推算法推导出准确的运动轨迹, 同时得到目标的运动速度。实验结果表明, 该方法有效弥补了单感知平台PIR阵列功能上只能实现单一定位且精度低的不足, 实现了目标运动轨迹的准确测量以及时序上目标位置的预判, 具有较大的理论意义与实际应用价值。

针对提高单节点PIR阵列探测和感知能力, 减少网域探测成本投入, 提出了利用PIR单节点阵列实现对目标轨迹预推。在该研究中, 为了简化结构, 同时提高单节点功能, 仅使用四个双元热释电红外传感器组成一个单节点阵列, 同时, 利用PIR处于静止状态, 测得目标的运动方向及目标距节点距离, 并在PIR转动状态, 测得运动目标被探测到时的角度和时间, 利用测得数据便可实现单节点目标运动轨迹的预推, 并经过该节点对目标的不断探测, 得到新数据, 从而对轨迹进行逐步修正, 增加轨迹预推的可靠性。经实验证明, 该方法突破已往多节点定位和轨迹预推, 同时创新地提出了仅使用四个PIR传感器的单节点阵列, 代替先前四动四静共八个PIR传感器, 极大降低探测成本的投入, 具有很高的实用价值及可靠性。

为使现有热释电红外(PIR)探测器具有识别检测区域内红外辐射源的功能，提出一种基于典型相关分析(CCA)特征融合的人体和非人体PIR信号识别方法。该方法首先提取PIR信号的频谱和小波包熵特征，然后对频谱进行子模式划分，并分别与小波包熵特征进行CCA融合，把融合后的结果作为判别信息，从而实现了特征融合且消除了特征之间的信息冗余。最后通过多数投票方式融合判别结果。作为子模式CCA特征融合的一种特殊情况，文中分析了特征与自身子模式特征CCA融合的分类性能。实验结果表明，当频谱分为5个子模式时，能有效地对人体和非人体红外辐射源进行识别，识别率可达95.2%，比直接采用频谱与小波包熵CCA融合的识别率提高了2.7%。而采用小波包熵与自身子模式特征CCA融合的识别率最高为90.7%，比单独采用小波包熵的识别率提高了2.3%。