本发明属于雷达监测领域，涉及雷达人体三维成像，具体涉及一种人体目标的三维增强成像方法。
背景技术：
长期以来，雷达都是以飞机、坦克等军事目标作为观测对象，生物雷达将生命体作为观测对象，开启了雷达在医学、反恐、搜救等应用领域的新篇章。生物雷达发射的电磁波能够检测到人体目标呼吸、心跳等生命体征引起的体表微动，并以此为依据探测和识别生命体目标。生物雷达具有全天时、全天候、非接触、可定位等优点，在应急救援、反恐维稳等领域有不可替代的优势。
单通道生物雷达仅能解决正对雷达视线方向的单个静止人体目标的探测或多个运动人体目标的粗略识别，在目标偏离视线方向或场景中存在多个静止人体目标时，其探测和定位性能下降。将多输入多输出(multiple-inputmultiple-output,mimo)雷达技术应用于生命探测领域，则可以利用其多视角信息克服单通道探测引起的探测性能下降问题，使生物雷达的探测性能迈上一个新的台阶。
二维成像是将现实三维立体空间中的目标投影到二维成像平面区域，在投影过程中，会损失目标区域的部分细节特性，出现阴影效应及空间模糊，对于一些复杂场景来说，将造成目标信息的混叠，无法区分目标信息的各部分结构，进而无法看到一个清晰地像。若可以获取目标场景的三维图像，则可以消除投影过程带来的不利影响，这将为目标准确定位以及后续目标识别、目标状态分析等处理带来一定的好处。
技术实现要素：
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于，提供了一种人体目标的三维增强成像方法，解决了现有技术中人体目标的二维成像无法区分混叠部分的技术问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案予以实现：
一种人体目标的三维增强成像方法，该方法按照以下步骤进行：
步骤一，mimo生物雷达的多个发射天线依次分时向空间辐射电磁波发射信号，发射信号为宽带调频连续波信号，电磁波发射信号遇到物体反射，多个接收天线接收反射后的电磁波信号，形成多通道的雷达原始回波信号si；
其中：i表示等效虚拟接收通道的序号；
步骤二，对每个通道的雷达原始回波信号si分别进行预处理得到距离-慢时间二维数据矩阵
步骤三，根据三维数据矩阵
p为前向图像的横向采样序号；
q为前向图像的高度向采样序号；
y0为某景深；
l为慢时间采样序号；
其特征在于：
步骤四，逐像素点进行微动生理信号的幅值增强；
所述的逐像素点进行微动生理信号的幅值增强的过程包括以下步骤：
步骤4.1，采用公式(4-1)对mimo前向图像的慢时间序列
其中：
l为前向后像投影图像序列中的慢时间采样数目；
λ为控制微动信号增强程度的松弛因子；
步骤4.2，对mimo前向图像的慢时间序列
步骤4.3，将步骤4.1得到的增强的生理微动信号图像和步骤4.2得到的最大多普勒幅度值图像进行掩模相乘
步骤五，逐像素点进行微动生理信号的可视化增强；
所述的逐像素点进行微动生理信号的可视化增强的过程包括以下步骤：
步骤5.1，根据步骤4.2中得到的每个像素点的多普勒谱
其中：
k为横轴采样变量；
得到景深y0处图像切片上每个像素点对应的速度估计值
步骤5.2，根据每个像素点的速度值在横轴上的采样数值对颜色进行映射，将每个像素点的速度值映射为不同颜色，在后续图像显示步骤中按映射的颜色显示该像素点的颜色，具有相近速度值的像素点显示接近的颜色，对人体不同部件进行分割，进而得到更好视觉效果的可视化增强图像；
步骤六，根据步骤四的生理微动信号的幅值增强和步骤五的生理微动信号的可视化增强得到前向增强图像切片，排列所有的前向增强图像切片，形成三维图像的幅值数据矩阵a3d和颜色值矩阵c3d，对数据矩阵a3d进行幅度值筛选，然后按c3d显示颜色，最终得到三维图像i3d；
所述的形成三维图像i3d的过程包括以下步骤：
步骤6.1，根据步骤四和步骤五得到的某景深y0对应的前向图像切片，y0取不同的值，得到不同的前向图像切片，将所有前向图像切片沿景深由小到大均匀排列，形成三维图像的幅值矩阵a3d和颜色值矩阵c3d；
其中：
a3d和c3d为u,p,q三维矩阵；
u为图像景深切片的个数；
p为三维图像横向采样点个数；
q为三维图像高度向采样点个数；
a3d＝[au,p,q]，au,p,q表示第u个图像景深、第p个横向采样、第q个高度向采样位置处像素点的幅度值；
c3d＝[cu,p,q]，cu,p,q表示第u个图像景深、第p个横向采样、第q个高度向采样位置处像素点的颜色值；
步骤6.2，对a3d依据其像素值设置幅度筛选；
对幅值矩阵a3d中的像素点的幅度值进行归一化处理并且对归一化后的值取对数，得到的幅度值与设置的门限值t的比较，当幅度值小于门限值t时，将该像素点幅度值置零；当幅度值大于门限值t时，该像素点的幅度值保持不变，进而得到一个未着色的三维图像；步骤6.3，对步骤6.2未着色的三维图像进行着色；
步骤6.3，对步骤6.2未着色的三维图像进行着色；
用颜色矩阵c3d中的像素点的颜色对步骤6.2中的未着色的三维图像中对应的像素点进行着色，然后将已着色的三维图像中的所有像素点对应的散点划到三维坐标系中，得到最终的三维图像。
本发明还具有以下技术特征：
具体的，所述的步骤二中，所述的预处理过程包括以下步骤：
步骤2.1，对宽带调频连续波回波si进行去斜处理，得到实雷达原始回波信号si；
步骤2.2，对实雷达原始回波信号si进行低通滤波，得到滤波后的雷达回波信号si，对滤波后的雷达回波信号si进行fft处理，得到雷达一维距离像；
步骤2.3，对滤波后的雷达回波信号si进行系统校正，得到系统校正后的雷达回波信号si；
所述的系统校正为基于系统闭环测量数据，估计得到通道间的相对时延差别，记录该差别，对滤波后的雷达回波信号si消除该差别；
步骤2.4，对系统校正后的雷达回波信号进行平均对消mti处理，消除背景；
所述的平均对消mti处理的方法为公式(2-1)，
其中：
t为快时间；
τ为慢时间；
τ0为慢时间起始时刻；
τ1为慢时间结束时刻。
具体的，所述的步骤三中，得到mimo图像的慢时间序列
步骤3.1，对某景深y0处，将前向成像区域沿方位向和高度向划分为均匀网格，每个网格中包含1个像素点(x,z)；
步骤3.2，逐点遍历均匀网格上的像素点(x,z)，采用后像投影成像公式(3-1)得到像素点(x,z)的幅度值：
其中：
m为发射天线的序号；
n为接收天线的序号；
m为发射天线个数；
n为接收天线个数；
t为快时间，t＝2r/c；
r为距离；
c为光速；
δ(·)为狄里克莱函数；
xtm、ytm和ztm为第m个发射天线的方位向、距离向和高度向坐标；
xrn、yrn和zrn为第n个接收天线的方位向、距离向和高度向坐标。
本发明现有技术相比，有益的技术效果是：
(ⅰ)本发明中采用了三维成像方法，将二维成像中相互混叠的身体部件在三维空间上得以相互区分，同时也将杂波与人体部件更好分割开，使得二维成像中的混叠的现象得到明显的改善，成像质量提高，解决了现有技术中二维成像无法区分混叠部分的技术问题。
(ⅱ)本发明加入人体运动微多普勒特征，对微动信号能量进行积累增强，提高三维成像的信杂噪比。
(ⅲ)本发明采用了估计得到的各部件的速度值对颜色进行编码，得到了颜色增强可视化图像，能够加强人体部件的图像显示，有利于对图像的理解和解译。
附图说明
图1为信息处理流框图。
图2为天线阵列配置示意图。
图3为模拟人实测实验场景。
图4为模拟人预处理后的回波距离像示意图。
图5为模拟人三维成像结果示意图。
图6为人体目标实测场景示意图。
图7为人体目标的一维距离像示意图。
图8为人体三维成像结果示意图。
图9为图像深度为4.5m处的前向图像每个像素点对应的速度采样值。
图10为人体目标增强可视化三维成像结果示意图。
以下结合实施例对本发明的具体内容作进一步详细解释说明。
具体实施方式
需要说明的是，本发明中的mimo生物雷达的全称是multiple-inputmultiple-output，即多输入多输出生物雷达。
需要说明的是，本发明中的fmcw信号全称是frequencymodulatedcontinuouswave，即宽带调频连续波信号。
需要说明的是，本发明中的后向投影二维成像算法，即bp二维成像算法，bp全称是backprojection。后向投影二维成像算法为本领域已知的算法。
需要说明的是，本发明中的mtd全称是movingtargetdetection，即动目标检测。
需要说明的是，本发明中的fft全称是fastfouriertransform，指的是快速傅里叶变换。
需要说明的是，本发明中的mti全称是movingtargetindication，指的是动目标指示。
需要说明的是，本发明中的三维矩阵中的每个像素点对应一个散点，a3d中像素点的幅值大小控制散点的大小，c3d中像素点的颜色控制每个散点的着色。
需要说明的是，本发明中得到三维图像的过程主要在matlab中实现，具体的操作为在matlab中，利用scatter3函数绘制三维图像，scatter3函数的颜色矩阵输入c3d，利用lines和colormap命令即可设置显示的颜色条个数；最后，速度值与显示颜色的对应关系由colorbar展示。其中，幅度值只显示幅度值处于-40db～0db范围的像素点。像素点的幅值矩阵a3d控制散点的大小，幅度值越大的像素点显示的体积越大。
慢时间：mimo雷达在一个周期内完成一次数据发射和采集，然后再次在一个周期内完成下一次数据发射和采集，如此重复。在此过程中，多个重复的周期序列即为慢时间。
快时间
y0：指的是图像深度，在光学领域里称之为景深。
横向：指与雷达径向及高度向组成的平面垂直的方向，一般与雷达天线孔径延伸方向平行。
高度向：指与地面垂直的方向。
雷达接收的目标反射回波中，已包含有目标场景区域的三维信息，然而，当雷达接收目标场景回波信息不足时，难以实现目标场景的三维重建。至少需要从三个维度获取目标的场景信息才可实现反演。因此，除发射信号的时间距离维外，三维成像还需要雷达接收位置的二维空间展布来获取目标场景的三维信息。
雷达系统由信号源、发射机、开关阵列、天线阵列、接收通道、实时信号采集处理模块、显控模块、电池等组成。信号源产生fmcw信号，通过发射机功率放大后产生发射信号和耦合一路本振信号；发射信号从8个发射天线由发射开关阵列时分发射，8个接收天线接收到的回波信号通过接收开关阵列时分接收，分别送到4个接收通道，同时本振信号也通过功分器馈至接收通道；接收通道包含下变频电路和中频信号调理电路，利用低通滤波滤除fmcw调制波形、天线耦合泄漏和部分墙体杂波，然后利用高通滤波器滤除高频噪声改善信噪比；4路中频信号馈入实时信号采集处理模块，由嵌入式gpu完成信息处理流程。
等效接收通道一共64个，而实际接收通道为4个，在每个发射天线工作期间，接收开关阵列切换2次，即一共16次扫描完成一帧成像。
本发明针对二维成像存在的目标信息混叠的技术问题，通过加入人体运动微多普勒特征，对微动信号能量进行积累增强，同时用估计得到的各部件的速度值对颜色进行编码的方法，得到了颜色增强可视化图像，能够加强人体部件的图像显示，从而使得二维成像中的混叠的现象得到明显的改善，将二维成像中相互混叠的身体部件在三维空间上得以相互区分，同时也将杂波与人体部件更好分割开，提高成像质量。
本发明给出一种人体目标的三维增强成像方法，该方法按照以下步骤进行：
步骤一，mimo生物雷达的多个发射天线依次分时向空间辐射电磁波发射信号，发射信号为宽带调频连续波信号，电磁波发射信号遇到物体反射，多个接收天线接收反射后的电磁波信号，形成多通道的雷达原始回波信号si；
其中：
i表示等效虚拟接收通道的序号；
步骤二，对每个通道的雷达原始回波信号si分别进行预处理得到距离-慢时间二维数据矩阵
步骤三，根据三维数据矩阵
p为前向图像的横向采样序号；
q为前向图像的高度向采样序号；
y0为某景深；
l为慢时间采样序号；
步骤四，逐像素点进行微动生理信号的幅值增强；
逐像素点进行微动生理信号的幅值增强的过程包括以下步骤：
步骤4.1，采用公式(4-1)对mimo前向图像的慢时间序列
人体体表的运动和呼吸、心跳微动是生命体与静态环境杂波之间最为显著的特征；对图像慢时间序列中的微动信号取方差进行积累，可有效增强人体生理微动信号；
其中：
l为前向后像投影图像序列中的慢时间采样数目；
λ为控制微动信号增强程度的松弛因子；
对每个像素点序列而言，求取方差的过程将保留和增强变化的分量，静态分量一般视为均值，通过减平均的操作也将会得到有效抑制；
本实施例中，慢时间采样数为在实际情况中能取到的最大值。
步骤4.2，对mimo前向图像的慢时间序列
在感兴趣的深度位置处，每个像素点都对应一个慢时间序列；人体部件随慢时间多呈现为近似的余弦信号，对该序列信号进行傅里叶变换，得到该部件的微多普勒谱中应包含单频的微多普勒谱信号，而杂波的微多普勒谱不存在明显的峰值；取每个像素点对应的微多普勒谱的最大值即可增强该部件，抑制杂波；
步骤4.3，将步骤4.1得到的增强的生理微动信号图像和步骤4.2得到的最大多普勒幅度值图像进行掩模相乘
步骤五，逐像素点进行微动生理信号的可视化增强；
逐像素点进行微动生理信号的可视化增强的过程包括以下步骤：
步骤5.1，根据步骤4.2中得到的每个像素点的多普勒谱
其中：
k为横轴采样变量；
得到景深y0处图像切片上每个像素点对应的速度估计值
步骤5.2，根据每个像素点的速度值在横轴上的采样数值对颜色进行映射，将每个像素点的速度值映射为不同颜色，在后续图像显示步骤中按映射的颜色显示该像素点的颜色，具有相近速度值的像素点显示接近的颜色，对人体不同部件进行分割，进而得到更好视觉效果的可视化增强图像；
步骤六，根据步骤四的生理微动信号的幅值增强和步骤五的生理微动信号的可视化增强得到前向增强图像切片，排列所有的前向增强图像切片，形成三维图像的幅值数据矩阵a3d和颜色值矩阵c3d，对数据矩阵a3d进行幅度值筛选，然后按c3d显示颜色，最终得到三维图像i3d；
所述的形成三维图像i3d的过程包括以下步骤：
步骤6.1，根据步骤四和步骤五得到的某景深y0对应的前向图像切片，y0取不同的值，得到不同的前向图像切片，将所有前向图像切片沿景深由小到大均匀排列，形成三维图像的幅值矩阵a3d和颜色值矩阵c3d；
a3d和c3d为u,p,q三维矩阵；
u为图像景深切片的个数；
p为三维图像横向采样点个数；
q为三维图像高度向采样点个数；
a3d＝[au,p,q]，au,p,q表示第u个图像景深、第p个横向采样、第q个高度向采样位置处像素点的幅度值；
c3d＝[cu,p,q]，cu,p,q表示第u个图像景深、第p个横向采样、第q个高度向采样位置处像素点的颜色值；
步骤6.2，对a3d依据其像素值设置幅度筛选；
对幅值矩阵a3d中的像素点的幅度值进行归一化处理并且对归一化后的值取对数，得到的幅度值与设置的门限值t的比较，当幅度值小于门限值t时，将该像素点幅度值置零；当幅度值大于门限值t时，该像素点的幅度值保持不变，进而得到一个未着色的三维图像；
步骤6.3，对步骤6.2未着色的三维图像进行着色；
用颜色矩阵c3d中的像素点的颜色对步骤6.2中的未着色的三维图像中对应的像素点进行着色，然后将已着色的三维图像中的所有像素点对应的散点划到三维坐标系中，得到最终的三维图像。
步骤二中，预处理过程包括以下步骤：
步骤2.1，对宽带调频连续波回波si进行去斜处理，得到实回波信号；
步骤2.2，对雷达原始回波信号si进行低通滤波，得到滤波后的雷达回波信号，对滤波后的雷达回波信号进行fft处理，得到雷达一维距离像；
步骤2.3，对滤波后的雷达回波信号进行系统校正，得到系统校正后的雷达回波信号；
系统校正为基于系统闭环测量数据，估计得到通道间的相对时延差别，记录该差别，对滤波后的雷达回波信号消除该差别；
步骤2.4，对系统校正后的雷达回波信号进行平均对消mti处理，消除背景；
所述的平均对消mti处理的方法为公式(2-1)，
其中：
t为快时间；
τ为慢时间；
τ0为慢时间起始时刻；
τ1为慢时间结束时刻。
步骤三中，得到mimo前向图像的慢时间序列
步骤3.1，对某景深y0处，将前向成像区域沿方位向和高度向划分为均匀网格，每个网格中包含1个像素点(x,z)；
步骤3.2，逐点遍历均匀网格上的像素点(x,z)，采用后像投影成像公式(3-1)得到像素点(x,z)的幅度值：
其中：
m为发射天线的序号；
n为接收天线的序号；
m为发射天线个数；
n为接收天线个数；
t为快时间，t＝2r/c；
r为距离；
c为光速；
δ(·)为狄里克莱函数；
xtm、ytm和ztm为第m个发射天线的方位向、距离向和高度向坐标；
xrn、yrn和zrn为第n个接收天线的方位向、距离向和高度向坐标。
本实施例中，发射天线和接收天线的个数一般均选择8个，发射天线和接收天线的个数具体可以根据实际情况调整。
遵从上述的技术方案，以下给出本发明的具体实测例，需要说明的是本发明并不局限于以下具体实测例，凡在本申请技术方案基础上做的等同变换均落入本发明的保护范围。
实测例1：
遵从上述的技术方案，本实测例给出一种人体目标的三维增强成像方法，该方法采用如上步骤一至步骤六的过程进行，该方法采用模拟人对正常呼吸状态下的人体目标进行模拟。如图2所示，mimo雷达阵列由排列成口字形的8个发射单元和8个接收单元组成。发射信号是中心频率为3ghz的fmcw的脉冲波形。天线阵列的中心被设置为坐标系的原点。模拟人位于距离纵向5m、横向和高度向0m处,模拟人的呼吸频率设为1hz。如图3所示，天线阵列与探测目标之间有一堵0.3m厚的实心墙壁，天线阵列紧贴墙壁。
预处理后的回波距离像如图4所示。图像中，在距离5m处可见模拟人的强弱均匀变化的点状反射回波，为模拟的均匀呼吸信号。可见经过预处理后，模拟的微动生命体征信号得到一定程度的增强。
三维成像结果如图5所示，成像结果的位置与模拟人摆放位置的测量值一致，误差约为0.25米，三个方向的分辨率约为0.3米。
实测例2：
遵从上述的技术方案，本实测例给出一种人体目标的三维增强成像方法，该方法采用如上步骤一至步骤六的过程进行，场景如图6所示，在自由空间中，人体目标正对雷达天线阵列，站立在雷达视线方向上距离雷达4米处，人体前后微晃。
预处理后的回波距离像如图7所示，人体目标回波在距离方向存在一定的延展。人体目标的单色成像结果如图8所示，该图像为只基于幅值矩阵绘制的显示结果，在该图像中，可大致看到人体的轮廓。
根据多普勒谱估计最大多普勒幅度值对应的速度值在横轴上的采样数值，得到图像深度(即景深)为4.5m处的前向图像每个像素点对应的速度采样值，如图9所示；然后在matlab中的scatter3函数的颜色矩阵输入c3d，利用lines和colormap命令即可设置显示的颜色条个数；最后，速度值与显示颜色的对应关系由colorbar展示，结果如图10所示。
该成像结果中，人体成像的结果分成了若干颜色区域，人体目标的视觉效果更好，有利于后续进一步的目标识别和动作分类等应用。
1.一种人体目标的三维增强成像方法，该方法按照以下步骤进行：
步骤一，mimo生物雷达的多个发射天线依次分时向空间辐射电磁波发射信号，发射信号为宽带调频连续波信号，电磁波发射信号遇到物体反射，多个接收天线接收反射后的电磁波信号，形成多通道的雷达原始回波信号si；
其中：
i表示等效虚拟接收通道的序号；
步骤二，对每个通道的雷达原始回波信号si分别进行预处理得到距离-慢时间二维数据矩阵
步骤三，根据三维数据矩阵
p为前向图像的横向采样序号；
q为前向图像的高度向采样序号；
y0为某景深；
l为慢时间采样序号；
其特征在于：
步骤四，逐像素点进行微动生理信号的幅值增强；
所述的逐像素点进行微动生理信号的幅值增强的过程包括以下步骤：
步骤4.1，采用公式(4-1)对mimo前向图像的慢时间序列
其中：
l为前向后像投影图像序列中的慢时间采样数目；
λ为控制微动信号增强程度的松弛因子；
步骤4.2，对mimo前向图像的慢时间序列
步骤4.3，将步骤4.1得到的增强的生理微动信号图像和步骤4.2得到的最大多普勒幅度值图像进行掩模相乘
步骤五，逐像素点进行微动生理信号的可视化增强；
所述的逐像素点进行微动生理信号的可视化增强的过程包括以下步骤：
步骤5.1，根据步骤4.2中得到的每个像素点的多普勒谱
其中：
k为横轴采样变量；
得到景深y0处图像切片上每个像素点对应的速度估计值
步骤5.2，根据每个像素点的速度值在横轴上的采样数值对颜色进行映射，将每个像素点的速度值映射为不同颜色，在后续图像显示步骤中按映射的颜色显示该像素点的颜色，具有相近速度值的像素点显示接近的颜色，对人体不同部件进行分割，进而得到更好视觉效果的可视化增强图像；
步骤六，根据步骤四的生理微动信号的幅值增强和步骤五的生理微动信号的可视化增强得到前向增强图像切片，排列所有的前向增强图像切片，形成三维图像的幅值数据矩阵a3d和颜色值矩阵c3d，对数据矩阵a3d进行幅度值筛选，然后按c3d显示颜色，最终得到三维图像i3d；
所述的形成三维图像i3d的过程包括以下步骤：
步骤6.1，根据步骤四和步骤五得到的某景深y0对应的前向图像切片，y0取不同的值，得到不同的前向图像切片，将所有前向图像切片沿景深由小到大均匀排列，形成三维图像的幅值矩阵a3d和颜色值矩阵c3d；
其中：
a3d和c3d为u,p,q三维矩阵；
u为图像景深切片的个数；
p为三维图像横向采样点个数；
q为三维图像高度向采样点个数；
a3d＝[au,p,q]，au,p,q表示第u个图像景深、第p个横向采样、第q个高度向采样位置处像素点的幅度值；
c3d＝[cu,p,q]，cu,p,q表示第u个图像景深、第p个横向采样、第q个高度向采样位置处像素点的颜色值；
步骤6.2，对a3d依据其像素值设置幅度筛选；
对幅值矩阵a3d中的像素点的幅度值进行归一化处理并且对归一化后的值取对数，得到的幅度值与设置的门限值t的比较，当幅度值小于门限值t时，将该像素点幅度值置零；当幅度值大于门限值t时，该像素点的幅度值保持不变，进而得到一个未着色的三维图像；
步骤6.3，对步骤6.2未着色的三维图像进行着色；
用颜色矩阵c3d中的像素点的颜色对步骤6.2中的未着色的三维图像中对应的像素点进行着色，然后将已着色的三维图像中的所有像素点对应的散点划到三维坐标系中，得到最终的三维图像。
2.如权利要求1所述的人体目标的三维增强成像方法，其特征在于，步骤二中，所述的预处理过程包括以下步骤：
步骤2.1，对宽带调频连续波回波si进行去斜处理，得到实雷达原始回波信号si；
步骤2.2，对实雷达原始回波信号si进行低通滤波，得到滤波后的雷达回波信号si，对滤波后的雷达回波信号si进行fft处理，得到雷达一维距离像；
步骤2.3，对滤波后的雷达回波信号si进行系统校正，得到系统校正后的雷达回波信号si；
所述的系统校正为基于系统闭环测量数据，估计得到通道间的相对时延差别，记录该差别，对滤波后的雷达回波信号si消除该差别；
步骤2.4，对系统校正后的雷达回波信号进行平均对消mti处理，消除背景；
所述的平均对消mti处理的方法为公式(2-1)，
其中：
t为快时间；
τ为慢时间；
τ0为慢时间起始时刻；
τ1为慢时间结束时刻。
3.如权利要求1所述的人体目标的三维增强成像方法，其特征在于，所述的步骤三中，得到mimo图像的慢时间序列
步骤3.1，对某景深y0处，将前向成像区域沿方位向和高度向划分为均匀网格，每个网格中包含1个像素点(x,z)；
步骤3.2，逐点遍历均匀网格上的像素点(x,z)，采用后像投影成像公式(3-1)得到像素点(x,z)的幅度值：
其中：
m为发射天线的序号；
n为接收天线的序号；
m为发射天线个数；
n为接收天线个数；
t为快时间，t＝2r/c；
r为距离；
c为光速；
δ(·)为狄里克莱函数；
xtm、ytm和ztm为第m个发射天线的方位向、距离向和高度向坐标；
xrn、yrn和zrn为第n个接收天线的方位向、距离向和高度向坐标。
技术总结