本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)稀疏分解的GPR水平分層介質(zhì)參數(shù)反演

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【摘要】：現(xiàn)有的GPR電磁波在層狀體系中的傳播模型和介質(zhì)參數(shù)反演過程沒有一個(gè)統(tǒng)一的機(jī)制,使得研究人員需要依賴簡化公式或根據(jù)經(jīng)驗(yàn)人工調(diào)試參數(shù)進(jìn)行GPR信號分析。并且,當(dāng)前關(guān)于層狀體系參數(shù)反演的研究成果多數(shù)只適用于結(jié)構(gòu)層單層厚度的檢測,對多層厚度及結(jié)構(gòu)層參數(shù)反演的研究結(jié)果還不夠精確。因此,如何開展高效準(zhǔn)確的反演優(yōu)化策略研究一直是GPR領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文將稀疏分解算法應(yīng)用于GPR信號的時(shí)延、幅度估計(jì),并利用估計(jì)的結(jié)果,根據(jù)電磁波在水平分層介質(zhì)中的傳播模型反演地下介質(zhì)參數(shù)。關(guān)于信號的稀疏分解本文共介紹了基于Gabor字典的信號分解,K-SVD字典訓(xùn)練方法和貪婪算法中的OMP、ROMP、CoSaMP、SAMP四種算法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明基于Gabor字典的信號重構(gòu)時(shí)間代價(jià)較大,重構(gòu)精度最低,K-SVD花費(fèi)時(shí)間也明顯高于貪婪算法。本文共介紹了三種信號的時(shí)延、幅度估計(jì)方法,包括反卷積、基于能量比的layer stripping和自適應(yīng)稀疏分解算法。反卷積算法利用時(shí)延匹配字典的逆和信號矢量的乘積估計(jì)反射系數(shù),時(shí)延可根據(jù)反射系數(shù)的位置對應(yīng)的字典中的原子選取。反卷積消耗時(shí)間較長,估計(jì)精度較高�；谀芰勘鹊膌ayer stripping利用各分界面反射信號的能量和參考信號能量的比值以及根據(jù)波形直接提取的時(shí)延進(jìn)行參數(shù)估計(jì),該方法消耗時(shí)間最少,但是無法處理信號混疊的情況。自適應(yīng)稀疏分解算法根據(jù)在迭代過程中選擇的原子估計(jì)時(shí)延,并進(jìn)行反射系數(shù)計(jì)算。在執(zhí)行時(shí)間和估計(jì)精度間取得了較好的平衡,并且適用于信噪比很低的情況。當(dāng)信號的幅度和時(shí)延都估計(jì)出后,即可根據(jù)電磁波傳播模型逐層估計(jì)層狀體系參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,自適應(yīng)稀疏分解方法不僅消耗時(shí)間較少,且反演精度最高,適用于層狀體系參數(shù)反演。
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN959

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本文編號：1247443