探地雷达地下空洞目标探测研究

发布时间：2017-09-24 06:15

  本文关键词：探地雷达地下空洞目标探测研究

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【摘要】：探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)能够快速、高效、无损地进行地下目标探测,成为城市道路病害普查检测的首选技术手段。但由于地下目标所处环境较为复杂,探测易受环境影响,且地下空洞呈现的形态差别较大,使得在实际探测中,对地下空洞目标的检测和识别较为困难,依赖于人为判读和解译的方法常常导致虚警或漏警。又由于现场实验条件常常难以满足,使得通过大量实验获得空洞目标回波数据库的方法也不可行。针对以上问题,本文以对城市道路地下各种空洞目标正演模拟为基础,分析总结空洞目标反射特征,并分别研究了探地雷达数据杂波抑制、空洞目标检测以及空洞目标识别问题。为空洞目标探测积累了数据样本,提供了空洞目标的检测和识别方法,为从大量采集数据中正确解译空洞目标提供了有力的依据。本文的主要研究内容概括如下:(1)针对无载频脉冲探地雷达系统,研究了基于时域有限差分法的探地雷达空洞目标正演模拟。通过GPRMax2D软件仿真得到了不同形状、不同埋藏深度和不同尺寸的二维空洞目标反射雷达图谱。分析并总结了形状、埋藏深度以及尺寸对空洞目标回波的影响。为实际探测积累了经验,为后续目标检测和识别积累了实验数据。(2)针对地表直达波和背景杂波,研究了三种杂波抑制方法,即减均值法,主成分分析法和鲁棒主成分分析法。针对减均值法只能适用于均匀杂波,主成分分析法对强杂波鲁棒性差的问题,提出利用鲁棒主成分分析进行杂波抑制。对比实验证明鲁棒主成分分析对探地雷达B-scan的信杂比改善效果最好。(3)针对探地雷达目标检测问题,研究了单采样点检测法,对于单个采样点建立二元假设检验模型,给出检测结果性能分析。然后提出了基于最小二乘估计的目标检测算法。利用无目标的参考信号对当前待检测数据道进行估计,得到各采样点估计误差平方和最小意义下的最优估计,并利用估计误差的平方和作为检验统计量,和固定门限比较以判断是否存在目标。经过实验分析,得出该检测算法的可靠性。(4)针对信号特征提取问题,分别从时域、频域以及小波域对探地雷达信号进行分析。通过定性和定量分析,总结出空洞目标回波信号与非空洞目标信号的差异,并以此为依据分别提取时域A-scan,频域能量密度谱和小波包能量谱作为特征。(5)针对空洞目标识别,通过比较分析,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的地下空洞目标识别方法。并利用上述提取的三个特征进行了空洞目标识别实验。仿真实验和实测数据实验都证明了所提的空洞目标识别方法的有效性,利用三种特征都能成功地对空洞目标进行识别,并且频域特征和小波包特征的稳定性比时域特征的稳定性好。
【关键词】：探地雷达 杂波抑制 目标检测 目标识别 支持向量机 地下空洞
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U418.4;TN959
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题研究的背景和意义10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.2.1 探地雷达目标检测技术发展现状10-13
• 1.2.2 探地雷达目标识别技术发展现状13-14
• 1.3 本文的主要研究内容及结构安排14-16
• 第2章 探地雷达基本原理16-21
• 2.1 电磁波在地下介质中的传播特点16-17
• 2.2 探地雷达分类及数据形式17-19
• 2.2.1 探地雷达分类17-18
• 2.2.2 探地雷达数据形式18-19
• 2.3 探地雷达分辨率19-20
• 2.3.1 探地雷达的深度分辨率19-20
• 2.3.2 探地雷达的水平分辨率20
• 2.4 本章小结20-21
• 第3章 基于时域有限差分的地下空洞正演模拟21-32
• 3.1 引言21-22
• 3.2 时域有限差分法的基本原理22-25
• 3.2.1 差分格式的构造22-24
• 3.2.2 解的稳定性24
• 3.2.3 数值色散24
• 3.2.4 边界条件24-25
• 3.3 基于GPRMax2D的建模和正演模拟25-26
• 3.3.1 利用GPRMax2D进行建模25
• 3.3.2 GPRMax2D二维正演模拟的实现步骤25-26
• 3.4 城市道路地下空洞正演模拟26-31
• 3.4.1 二维城市道路结构建模26-28
• 3.4.2 不同形状地下空洞正演模拟28-29
• 3.4.3 不同深度地下空洞正演模拟29-30
• 3.4.4 不同大小地下空洞正演模拟30-31
• 3.5 本章小结31-32
• 第4章 地下空洞目标检测研究32-45
• 4.1 引言32
• 4.2 探地雷达信号杂波抑制研究32-39
• 4.2.1 减均值法32
• 4.2.2 主成分分析法32-34
• 4.2.3 鲁棒主成分分析法34-36
• 4.2.4 实验结果及分析36-39
• 4.3 探地雷达地下空洞目标检测算法39-44
• 4.3.1 单个采样点检测方法39-41
• 4.3.2 基于最小二乘估计的探地雷达目标检测算法41-44
• 4.4 本章小结44-45
• 第5章 探地雷达地下空洞目标识别研究45-65
• 5.1 引言45
• 5.2 地下空洞目标特征分析与提取方法研究45-53
• 5.2.1 时域特征提取45-47
• 5.2.2 频域特征提取47-49
• 5.2.3 基于小波包分解的节点能量特征提取49-53
• 5.3 基于支持向量机的地下空洞识别方法研究53-63
• 5.3.1 支持向量机的基本原理54-57
• 5.3.2 基于支持向量机的地下空洞目标识别算法实现57
• 5.3.3 实验结果及分析57-63
• 5.4 本章小结63-65
• 结论65-67
• 参考文献67-71
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果71-73
• 致谢73

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本文编号：909812