本文關(guān)鍵詞：探地雷達(dá)地下空洞目標(biāo)探測研究

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【摘要】：探地雷達(dá)(Ground Penetrating Radar,GPR)能夠快速、高效、無損地進(jìn)行地下目標(biāo)探測,成為城市道路病害普查檢測的首選技術(shù)手段。但由于地下目標(biāo)所處環(huán)境較為復(fù)雜,探測易受環(huán)境影響,且地下空洞呈現(xiàn)的形態(tài)差別較大,使得在實際探測中,對地下空洞目標(biāo)的檢測和識別較為困難,依賴于人為判讀和解譯的方法常常導(dǎo)致虛警或漏警。又由于現(xiàn)場實驗條件常常難以滿足,使得通過大量實驗獲得空洞目標(biāo)回波數(shù)據(jù)庫的方法也不可行。針對以上問題,本文以對城市道路地下各種空洞目標(biāo)正演模擬為基礎(chǔ),分析總結(jié)空洞目標(biāo)反射特征,并分別研究了探地雷達(dá)數(shù)據(jù)雜波抑制、空洞目標(biāo)檢測以及空洞目標(biāo)識別問題。為空洞目標(biāo)探測積累了數(shù)據(jù)樣本,提供了空洞目標(biāo)的檢測和識別方法,為從大量采集數(shù)據(jù)中正確解譯空洞目標(biāo)提供了有力的依據(jù)。本文的主要研究內(nèi)容概括如下:(1)針對無載頻脈沖探地雷達(dá)系統(tǒng),研究了基于時域有限差分法的探地雷達(dá)空洞目標(biāo)正演模擬。通過GPRMax2D軟件仿真得到了不同形狀、不同埋藏深度和不同尺寸的二維空洞目標(biāo)反射雷達(dá)圖譜。分析并總結(jié)了形狀、埋藏深度以及尺寸對空洞目標(biāo)回波的影響。為實際探測積累了經(jīng)驗,為后續(xù)目標(biāo)檢測和識別積累了實驗數(shù)據(jù)。(2)針對地表直達(dá)波和背景雜波,研究了三種雜波抑制方法,即減均值法,主成分分析法和魯棒主成分分析法。針對減均值法只能適用于均勻雜波,主成分分析法對強(qiáng)雜波魯棒性差的問題,提出利用魯棒主成分分析進(jìn)行雜波抑制。對比實驗證明魯棒主成分分析對探地雷達(dá)B-scan的信雜比改善效果最好。(3)針對探地雷達(dá)目標(biāo)檢測問題,研究了單采樣點(diǎn)檢測法,對于單個采樣點(diǎn)建立二元假設(shè)檢驗?zāi)Ｐ?給出檢測結(jié)果性能分析。然后提出了基于最小二乘估計的目標(biāo)檢測算法。利用無目標(biāo)的參考信號對當(dāng)前待檢測數(shù)據(jù)道進(jìn)行估計,得到各采樣點(diǎn)估計誤差平方和最小意義下的最優(yōu)估計,并利用估計誤差的平方和作為檢驗統(tǒng)計量,和固定門限比較以判斷是否存在目標(biāo)。經(jīng)過實驗分析,得出該檢測算法的可靠性。(4)針對信號特征提取問題,分別從時域、頻域以及小波域?qū)μ降乩走_(dá)信號進(jìn)行分析。通過定性和定量分析,總結(jié)出空洞目標(biāo)回波信號與非空洞目標(biāo)信號的差異,并以此為依據(jù)分別提取時域A-scan,頻域能量密度譜和小波包能量譜作為特征。(5)針對空洞目標(biāo)識別,通過比較分析,提出了一種基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的地下空洞目標(biāo)識別方法。并利用上述提取的三個特征進(jìn)行了空洞目標(biāo)識別實驗。仿真實驗和實測數(shù)據(jù)實驗都證明了所提的空洞目標(biāo)識別方法的有效性,利用三種特征都能成功地對空洞目標(biāo)進(jìn)行識別,并且頻域特征和小波包特征的穩(wěn)定性比時域特征的穩(wěn)定性好。
【關(guān)鍵詞】：探地雷達(dá) 雜波抑制 目標(biāo)檢測 目標(biāo)識別 支持向量機(jī) 地下空洞
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U418.4;TN959
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題研究的背景和意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 探地雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀10-13
• 1.2.2 探地雷達(dá)目標(biāo)識別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 探地雷達(dá)基本原理16-21
• 2.1 電磁波在地下介質(zhì)中的傳播特點(diǎn)16-17
• 2.2 探地雷達(dá)分類及數(shù)據(jù)形式17-19
• 2.2.1 探地雷達(dá)分類17-18
• 2.2.2 探地雷達(dá)數(shù)據(jù)形式18-19
• 2.3 探地雷達(dá)分辨率19-20
• 2.3.1 探地雷達(dá)的深度分辨率19-20
• 2.3.2 探地雷達(dá)的水平分辨率20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第3章 基于時域有限差分的地下空洞正演模擬21-32
• 3.1 引言21-22
• 3.2 時域有限差分法的基本原理22-25
• 3.2.1 差分格式的構(gòu)造22-24
• 3.2.2 解的穩(wěn)定性24
• 3.2.3 數(shù)值色散24
• 3.2.4 邊界條件24-25
• 3.3 基于GPRMax2D的建模和正演模擬25-26
• 3.3.1 利用GPRMax2D進(jìn)行建模25
• 3.3.2 GPRMax2D二維正演模擬的實現(xiàn)步驟25-26
• 3.4 城市道路地下空洞正演模擬26-31
• 3.4.1 二維城市道路結(jié)構(gòu)建模26-28
• 3.4.2 不同形狀地下空洞正演模擬28-29
• 3.4.3 不同深度地下空洞正演模擬29-30
• 3.4.4 不同大小地下空洞正演模擬30-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第4章 地下空洞目標(biāo)檢測研究32-45
• 4.1 引言32
• 4.2 探地雷達(dá)信號雜波抑制研究32-39
• 4.2.1 減均值法32
• 4.2.2 主成分分析法32-34
• 4.2.3 魯棒主成分分析法34-36
• 4.2.4 實驗結(jié)果及分析36-39
• 4.3 探地雷達(dá)地下空洞目標(biāo)檢測算法39-44
• 4.3.1 單個采樣點(diǎn)檢測方法39-41
• 4.3.2 基于最小二乘估計的探地雷達(dá)目標(biāo)檢測算法41-44
• 4.4 本章小結(jié)44-45
• 第5章 探地雷達(dá)地下空洞目標(biāo)識別研究45-65
• 5.1 引言45
• 5.2 地下空洞目標(biāo)特征分析與提取方法研究45-53
• 5.2.1 時域特征提取45-47
• 5.2.2 頻域特征提取47-49
• 5.2.3 基于小波包分解的節(jié)點(diǎn)能量特征提取49-53
• 5.3 基于支持向量機(jī)的地下空洞識別方法研究53-63
• 5.3.1 支持向量機(jī)的基本原理54-57
• 5.3.2 基于支持向量機(jī)的地下空洞目標(biāo)識別算法實現(xiàn)57
• 5.3.3 實驗結(jié)果及分析57-63
• 5.4 本章小結(jié)63-65
• 結(jié)論65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果71-73
• 致謝73

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本文編號：909812