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基于ANN的探地雷达浅层目标识别与电性能参数的反演

作　者: 李巍
导　师: 赵庆敏
学　校: 南昌大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 探地雷达目标参数反演 Hough变换修正双曲线数学模型
分类号: TN957.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)作为一种地下目标的有效探测手段广泛应用于军事、公安、城市建设、公路、铁路、机场、水利、隧道等许多领域,因此,探地雷达地下目标信息反演技术的研究对国民经济的发展有十分重要的意义。雷达接收到的电磁波幅度、时延会随着地下目标的深度、大小、材质、几何形状和背景电性能参数的改变而改变。它们之间存在复杂的非线性关系,利用前向模型和优化算法难以反演以上未知参数。有鉴于此,本文提出了一种结合图像处理与非线性参数反演的算法,综合实现地下目标定位和参数反演。本文工作包含以下几部分内容：第一,目标定位：利用对称度算法自动提取双曲线的顶点(x0,t0),该算法不仅能对单目标进定位,也能实现多目标进行定位和统计目标数量。第二,背景介电常数估计：结合不同速度模型和最小二乘法评价准则的准确估计天线贴地和天线离地两种测量状态下的电磁波波速V,为后续目标半径估计打下基础。第三,地下目标半径估计：利用已经反演出的参数(x0,t0)和v,基于Hough变换在修正的双曲线数学约束条件下反演天线离地测量状态下圆形目标大小,实现目标回波双曲线的拟合。算法针对传统目标双曲线数学模型中,因假定雷达紧贴地面或忽略雷达高度对传播路径的影响导致的目标双曲线拟合精度低以及目标反演误差大等问题,提出了雷达离地工作时目标双曲线的修正Hough数学模型,可以消除雷达离地工作对目标参数反演的负面影响。仿真结果表明,与通用Hough变换相比,该算法具有更好的拟合效果和反演精度。第四,目标介电常数估计：分析了不同的特征的提取技术和不同的非线性参数反演方法,并分别比较了用相同的目标回波特征分别输入至神经网络和SVR中训练,选择出反演精度高的模式识别算法。然后用不同的目标回波特征输入到相同的算法中反演目标介电常数,选择出反演精度高的目标回波特征。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第1章引言  8-16
  1.1 课题来源  8
  1.2 探地雷达研究背景及意义  8-10
  1.3 国内外研究现状  10-14
  1.4 本文主要工作  14-15
  1.5 本文的安排  15-16
第2章探地雷达目标回波双曲线数学模型  16-24
  2.1 探地雷达接收回波信号数学模型  16-19
  2.2 天线贴地双曲线数学模型  19-21
  2.3 天线离地双曲线数学模型  21-23
  2.4 本章小结  23-24
第3章地下目标的定位及背景电性能参数的反演  24-39
  3.1 双曲线顶点的提取  24-29
    3.1.1 对称度算法  24-26
    3.1.2 仿真数据结果与分析  26-29
  3.2 背景介质中电磁波传播速度的估计  29-38
    3.2.1 基于不同速度模型进行波速估计的原理  30-34
    3.2.2 天线贴地工作仿真数据结果与分析  34-35
    3.2.3 天线离地工作仿真数据结果与分析  35-38
  3.3 本章小结  38-39
第4章地下圆形目标大小的估计  39-51
  4.1 霍夫变换  39-41
  4.2 圆形目标半径的估计  41-50
    4.2.1 天线贴地时地下圆形目标半径的估计  41-43
    4.2.2 天线离地时地下圆形目标半径的估计  43-45
    4.2.3 雷达贴地仿真数据结果与分析  45-46
    4.2.4 雷达离地仿真数据结果与分析  46-50
  4.3 本章小节  50-51
第5章目标介电常数的反演  51-67
  5.1 基于神经网络反演目标材质的原理  52-55
  5.2 基于SVR反演目标材质的原理  55-58
  5.3 特征提取  58-60
  5.4 仿真数据结果分析  60-66
  5.5 本章小节  66-67
第6章总结与展望  67-69
  6.1 全文总结  67-68
  6.2 展望  68-69
致谢  69-70
参考文献  70-74
攻读学位期间的研究成果  74

基于ANN的探地雷达浅层目标识别与电性能参数的反演

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