基于探地雷达的机场场道脱空层检测及厚度估计

机场道面的脱空状况对机场场道的质量检测、定期维护具有十分重要的意义。探地雷达在机场道面脱空检测中有着非常好的效果。本文研究了基于探地雷达的机场场道道面脱空层的检测及其厚度估计问题。首先,将时频分析方法——S变换引入到机场道面脱空薄层的检测中,利用脱空薄层反射回波所对应的S 变换波形的底部失真特性检测脱空薄层,这是基于S变换检测机场场道脱空薄层的首次尝试。同时利用改进的电磁波在道面下多层介质中的传输模型及系统辩识方法,成功提取了与脱空薄层上下界面所对应的时域脉冲对,基于谱反演优化算法实现脱空薄层的厚度估计。仿真结果证明了本文方法的有效性,且脱空薄层厚度估计误差控制在5%以内。      

基于Fhyp-curvelet钢筋抑制的灾害目标成像方法

为了提高路面的强度和耐用性，一般会在路面下进行钢筋加固，钢筋回波与待检测的灾害目标回波在时空域上可能会产生严重的混叠。为了对灾害目标进行有效的检测与成像，文中提出一种钢筋回波干扰下的灾害目标成像方法。首先，利用快速双曲线曲波变换将雷达接收信号变换到多个不同的尺度空间，在该空间中所有目标的能量是聚集的且相互分离；然后，进行钢筋回波滤波，将灾害目标的回波数据重构到时空域后再变换到波数域，在该域下考虑多层地下介质中电磁波波速变化的特点；最后，再反变换到时空域进行灾害目标成像。文中所提成像方法均采用快速处理算法，提高了运算速度，且适用于多层地下介质中钢筋回波干扰下的灾害目标成像。仿真结果证明了本文所提算法的有效性。     

地下目标的瞬态电磁散射特性分析及成像

地下目标的瞬态电磁散射分析对于探测、检验及识别埋地目标，特别是冲击探地雷达的研究具有重要的理论和应用价值。本文用FDTD三维建模计算在收发天线作用下地下无限长管道的时域散射场，重点探讨适用于吸收土壤中凋落波的GPML吸收边界以及处理有耗色散媒质的(FD)^2TD算法，并利用所得数据进行成像分析。BP方法成像结果证明了整个模拟计算过程的正确性。     

基于核ICA的探地雷达地杂波抑制

地雷及未爆武器给许多国家带来了巨大的经济和社会问题。近年来超宽带探地雷达被广泛用于浅层埋藏的塑性地雷的检测,其中滤除雷达回波信号中的地杂波是完成目标检测、成像与识别的关键。文中通过利用核ICA算法进行研究,给出了一种可以针对多目标数据区域且自动选取独立分量的探地雷达地杂波抑制方法,基于实测数据的实验结果表明了该方法的有效性。     

压缩感知理论在频率步进探地雷达偏移成像中的应用

该文针对频率步进探地雷达的具体工作过程,利用目标成像空间的稀疏性提出了一种基于压缩感知理论的频率步进探地雷达偏移成像算法,成像过程中首先采用杂波抑制方法在频率域去除直达波,同时利用交叉验证算法来估计成像过程中的正则化参数,最后基于稀疏约束最优化方法实现对地下目标成像,仿真和实验数据表明了该算法的可行性和有效性。     

基于矩阵束算法的多雷达信号融合超分辨成像

利用多雷达回波信号对目标进行融合成像可以有效提高分辨率.本文实现了一种多雷达融合联合超分辨成像算法,该方法基于单雷达观测数据指数和模型,建立了联合的多雷达观测数据模型,并将雷达二维成像的矩阵束算法引入到多雷达观测融合成像中,利用多雷达观测数据估计散射中心的参数,有效提高了分辨率.仿真实验表明,该算法有效提高了雷达成像的分辨性能,有利于后续的目标检测与识别.     

钢筋加固区介质层电磁特性反演的系统辨识算法北大核心CSCD

本文研究了机场道面钢筋加固区介质层电磁特性的反演问题。机场道面下钢筋的强反射回波严重影响道面介质层电磁特性的反演,为此本文将基于曲波变换的钢筋回波抑制技术引入到道面介质层电磁特性的反演算法中,即首先基于曲波变换进行钢筋回波抑制,而后基于改进的系统辨识算法实现钢筋加固区介质层电磁特性的反演。改进的系统辨识算法是在传统算法中的基础上,考虑了雷达发射信号带宽内的频率对道面介质层介电常数虚部的影响,从而进一步实现了介质层介电常数与电导率的同时反演。仿真结果证明了本文算法的有效性。     

一种基于激光三维成像雷达距离像的目标检测方法

为了提高激光三维成像雷达地面目标的检测效率,提出一种基于激光三维成像雷达距离像的目标检测方法。该方法首先采用基于邻域像素内检测距离反常算法对距离像进行噪声抑制预处理,然后采用基于形态学的地面估计和高程分割算法实现了距离像的地物分割,最后根据感兴趣目标的尺寸特征,采用最小外接矩形估计算法实现了感兴趣目标的快速检测。本文提出的方法充分利用了距离像的高程信息和目标已知的先验知识,不受二维图像中光照灰度变化对目标检测效果的影响以及处理三维海量点云数据对计算速率的影响。实验结果证明,本文提出的方法适用于复杂多变的战场环境下对地面目标进行快速检测,且满足了实时性要求。     

基于时间反转的探地雷达多目标成像算法研究

时间反转成像算法用于探地雷达多目标成像时,由于各个目标体的能量聚焦时刻和聚焦能量的强度都不相同,使得智能识别局部能量聚焦时刻成为该算法的瓶颈。为了实现时间反转成像算法用于探地雷达多目标成像,首先在B-Scan 中检测到潜在目标双曲线位置,然后用窗口框出各个潜在目标体的“空间-时间”位置,之后将该“空间-时间”窗口转化为待成像区域中的“位置-埋深”窗口,并对各个潜在目标窗口分别进行时间反转成像,虚假目标不存在能量聚焦,进而剔除虚假目标,实现多目标成像。实验结果表明:该算法能较好地实现多目标成像,由于该算法只对潜在目标窗口进行成像,而不是对整个待成像区域进行成像,大大提高了成像效率。     

基于GPR的机场跑道钢筋回波检测与抑制

钢筋强反射回波及其多次波严重影响探地雷达在机场跑道灾害目标检测与识别的应用.本文研究机场跑道钢筋回波检测及抑制的方法.首先利用Hyp-curvelet变换将GPR时空二维回波信号投影到尺度空间,目标回波的能量将聚集且与其他目标分离,进而基于尺度空间中的局部峰值进行目标检测.然后结合目标回波的初始相位及时频特征,在尺度空间中消除钢筋回波分量.最后将数据反变换回时空域,得到只含有灾害目标回波的数据.仿真实验表明,本文所提算法在低信噪比的情况下对钢筋回波检测与抑制能取得很好的效果,重构的结果中灾害目标回波保存完整且钢筋回波罕有残余.     

基于Kirchhoff的MIMO探地雷达成像方法

随着对地下探测场景的不断扩大,传统探地雷达系统收发一体、逐点采集的数据获取方式已无法满足实时性需求.近年来,MIMO雷达实时性的优势不断凸显,因此研究基于MIMO的探地雷达数据处理和成像方法很有必要.本文在传统探地雷达偏移成像方法的基础上,针对MIMO探地雷达的空耦合成像问题,提出了一种基于Kirchhoff的MIMO...     

基于深度学习的GPR时频域联合电磁反演方法

对探地雷达(ground penetrating radar, GPR)数据进行电磁反演可以获得探测区域中目标的几何参数和电磁参数.本文针对GPR时域数据与频域数据在图像域的特征差异,首先设计了基于深度学习的GPR维度变换自编码器提取GPR回波数据的时域特征,并对GPR时频域特征进行一致化处理;然后设计了基于时频融合数据的电磁反演处理框架GPR-EInet,并分别使用2 000和200个GPR B-Scan数据对GPR-EInet进行训练和测试.仿真实验结果表明,GPR-EInet可以在SNR=-10 dB、目标介电常数与背景介电常数的相对偏差为50%的情况下实现单/双目标的电磁反演,介电常数反演结果与真实值的结构相似性指数（structure similarity index measure, SSIM）达到了0.995 64.分别运用GPR-EInet、ünet与PINet对仿真数据进行电磁反演,结果表明：GPREInet的抗噪性能要优于PINet与ünet.对实测的GPR数据也开展了电磁反演实验,获得了探测区域的目标参数信息.与单独的时域或频域数据反演相比,时频融合数据提升了GP...     

基于曲线拟合的探地雷达层状介质参数反演算法

探地雷达具有探测速度快、穿透能力强、分辨率高的特点,是一种有效的无损探测技术,在市政建设、交通、安防等领域有着广泛的应用需求.在探地雷达中分层介质参数反演是地下目标成像与检测识别的必要步骤.本文提出了一种基于曲线拟合的层状介质参数反演算法.首先基于B-scan数据中的反射波曲线拟合,结合电磁波垂直入射模型,获取地下介质...     

基于NUFFT的机载探地雷达后向投影成像算法

由于后向投影算法可以精确补偿电磁波在介质表面发生的折射效应,因此它在机载探地雷达成像技术领域具有较强的工程实用价值。但传统后向投影成像算法存在计算量大难以实时实现的问题,针对上述问题,文中提出一种基于非均匀快速傅里叶变换(NUFFT)技术的机载探地雷达快速后向投影成像算法。通过对基于时域有限差分法产生的仿真数据进行处理,验证了所提成像算法的有效性和快速运算能力。     

穿墙雷达平面多层媒质二维衍射层析成像算法

为了解决多层介质墙体后隐蔽目标探测的问题,提出了一种穿墙雷达平面多层媒质二维衍射层析成 像算法。所提成像算法基于一阶Born 近似理论,通过平面多层媒质的格林函数谱域展开式和快速傅里叶变换技术, 实现对多层墙体后隐蔽目标的快速准确成像重建。基于时域有限差分法产生的仿真数据处理结果验证了此成像算 法的有效性和准确性。     

基于遗传算法的探地雷达层状介质参数反演算法

探地雷达因其无损性与高效性,逐渐成为道路检测、地下勘探等领域的有效探测手段,而探地雷达的传统厚度反演算法存在无法有效检测分层介质厚度、相对介电常数等参数的问题,具有较大的多层介质参数反演误差。因此,本文提出了一种基于遗传算法的层状介质参数反演算法。算法从时域角度出发,结合共中心点方法,设计了基于遗传算法的优化模型,反演地下层状介质结构的参数信息。通过实验仿真,本文所提方法可以应用于地下多层介质,较为准确的反演出层状介质参数信息。      

基于NUFFT的调频步进频高分辨成像与目标识别算法

雷达自动目标识别技术是发展未来智能化武器系统需首先突破的关键技术。相比于2维SAR图像目标识别,基于高分辨距离像(HRRP)目标识别具有数据维度低、对雷达系统计算量和存储量的要求低和成像算法简单的优点。HRRP成像是目标识别中的前导和关键步骤,其速度和成像结果的质量好坏直接决定了目标识别的实时性和准确性。文中探讨了一种新的HRRP成像算法非均匀傅里叶变换(NUFFT)算法,推导并给出了用NUFFT进行调频步进信号的回波模拟和高分辨成像的数学公式。同时通过分析成像算法各步骤的计算量,对4种成像算法的计算量进行了对比分析,并仿真了两类地面目标成像与目标识别的结果。理论分析及仿真验证都表明,该文算法的计算复杂度相对于其它算法均有不同程度的改善,可以有效地应用于雷达目标识别中。      

基于随机滤波的探地雷达成像方法

探地雷达是一种超宽带雷达系统,若按传统的奈奎斯特采样,雷达回波信号需要大量空间存储。压缩感知可以实现利用少量的测量值对稀疏信号进行重构,其中最为关键的是测量矩阵和重构算法的选择。本文将压缩感知应用于探地雷达成像,并利用随机滤波的思想选择测量矩阵,可以有效减少测量矩阵中非零值的个数。利用正交匹配追踪算法对信号进行重构,算法简单,降低了数据的存储量和运算复杂度,该算法同样可以对时间和空间上同时压缩的数据进行成像。最后,本文给出基于时间连续信号的GPR接收机一种CS实现方案。仿真结果表明,本文提出的成像方法可以以少量数据精确地对信号进行重构,并且运算量少。