針對(duì)層狀介質(zhì)的探地雷達(dá)數(shù)據(jù)反演結(jié)果不穩(wěn)定、誤差較大、時(shí)間復(fù)雜度高等問題,提出一種基于混合優(yōu)化算法的反演方法。該方法將各層介質(zhì)的首達(dá)時(shí)作為先驗(yàn)信息以減少待反演的參數(shù),在使用多級(jí)細(xì)化搜索法初步確定地下層狀介質(zhì)的介質(zhì)參數(shù)的基礎(chǔ)上,再使用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行精確反演。仿真結(jié)果表明:混合優(yōu)化算法能提高反演結(jié)果的穩(wěn)定性,有效重建出各層介質(zhì)的介電常數(shù)和厚度信息,大幅度降低時(shí)間復(fù)雜度。 

【文章來(lái)源】：現(xiàn)代雷達(dá). 2020,42(05)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

圖1 層狀介質(zhì)模型

為了驗(yàn)證上述混合優(yōu)化算法的性能,構(gòu)造了一個(gè)包含三層結(jié)構(gòu)的較復(fù)雜的層狀介質(zhì)模型,如圖2 所示。根據(jù)埋深從上到下分別為第一層、第二層和第三層,對(duì)應(yīng)的相對(duì)介電常數(shù)分別為6、20和12,在不同的位置,各層的厚度是變化的。令介質(zhì)模型的磁導(dǎo)率和電導(dǎo)率分別為1 H/m和0.005 S/m。使用時(shí)域有限差分方法[20]進(jìn)行正演。模型中每隔10 cm有一個(gè)測(cè)點(diǎn),共101個(gè)測(cè)點(diǎn)。由于各個(gè)測(cè)點(diǎn)三層介質(zhì)的厚度不同,在對(duì)模型進(jìn)行反演的過(guò)程中,分別對(duì)101個(gè)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行反演,再將反演所得的101組解進(jìn)行整合,得到反演結(jié)果。分別應(yīng)用基于粒子群算法的反演方法、基于多級(jí)細(xì)化搜索法的反演方法和基于混合優(yōu)化算法的反演方法對(duì)模型的介質(zhì)參數(shù)進(jìn)行反演。為了便于論述,本文對(duì)上述三種方法做如下定義:方法1,基于粒子群算法的反演方法;方法2,基于多級(jí)細(xì)化搜索法的反演方法;方法3,基于混合優(yōu)化算法的反演方法。為了增強(qiáng)可比性,將優(yōu)化算法初始化相同的反演參數(shù):搜索范圍設(shè)定為[5,25];粒子群算法中的粒子數(shù)為40,最大迭代次數(shù)為100;多級(jí)細(xì)化搜索法的最大搜索級(jí)數(shù)N=5,解空間劃分的間隔數(shù)D=4。圖3～圖5分別為三種方法反演所得的層狀模型反演結(jié)果。

分別應(yīng)用基于粒子群算法的反演方法、基于多級(jí)細(xì)化搜索法的反演方法和基于混合優(yōu)化算法的反演方法對(duì)模型的介質(zhì)參數(shù)進(jìn)行反演。為了便于論述,本文對(duì)上述三種方法做如下定義:方法1,基于粒子群算法的反演方法;方法2,基于多級(jí)細(xì)化搜索法的反演方法;方法3,基于混合優(yōu)化算法的反演方法。為了增強(qiáng)可比性,將優(yōu)化算法初始化相同的反演參數(shù):搜索范圍設(shè)定為[5,25];粒子群算法中的粒子數(shù)為40,最大迭代次數(shù)為100;多級(jí)細(xì)化搜索法的最大搜索級(jí)數(shù)N=5,解空間劃分的間隔數(shù)D=4。圖3～圖5分別為三種方法反演所得的層狀模型反演結(jié)果。圖4 方法2的介質(zhì)反演結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3119412