浅地层步进频率探地雷达的一种预处理方法

在浅地层步进频率探地雷达的实际应用中,地表回波等杂波及各种干扰噪声严重影响了探地雷达对地下目标的探测。对探地雷达数据进行预处理,其目的就是要去除地表回波等杂波及各种干扰噪声以加强目标信息。由于实际中地表不是均匀平整的,因而地表回波在每个A-scan数据中的分布位置都不尽相同,这使得传统的一些方法不能很好的去除地表回波。本文从步进频率探地雷达的原理出发,提出了一种极值点定位去除地表回波的方法,并将该方法与均值法去杂波及小波变换去噪相结合来完成对浅地层步进频率探地雷达数据的预处理。通过对实测数据进行处理,其结果表明本文所提的预处理方法取得了很好的效果。     

浅层探地雷达的快速异常检测

提出了一种浅层探地雷达快速异常区域检测方法.通过数字图像处理技术对探地雷达探测数据进行分析处理,根据地表回波梯度幅度大的图像特性将其从雷达数据中去除以克服其对地下异常目标检测的影响,然后利用基于梯度的自适应阈值方法在抑制杂波干扰的同时,对地下层中的异常区域进行快速定位.通过实测数据的实验验证,证实了所提的方法在处理异常目标检测与定位时的高效与快速.     

HHT方法在探地雷达回波信号特征提取上的应用

探地雷达回波信号是一种非平稳非线性信号,其中不仅包含地下埋藏物的目标信号,还包含有可能掩藏目标信号的直达波信号,给目标的识别带来困难。文中采用HHT方法对探地雷达回波信号进行特征分析,提取回波信号的IMF分量的瞬时频率作为特征向量。实验结果表明,用HHT方法提取特征可较好的避免直达波影响,该方法是可行而有效的,为进一步鉴别地下埋藏物提供了新的思想和方法。     

基于压缩感知的混沌探地雷达空洞检测

城市道路地下空洞检测可有效减少道路塌陷,保证道路安全,是城市建设工作中的重要任务。基于混沌信号的探地雷达相比传统探地雷达具有抗干扰性强,信噪比高,已被证明可以用于空洞检测,但现有混沌探地雷达在确定空洞位置时需要采集大量数据,并对回波信号和延迟后的发射信号进行互相关运算,所需时间较长,给信号的存储和传输也带来很大负担, 不利于实际应用。文中针对混沌探地雷达,提出了一种基于压缩感知的二维成像新方法,并将其用于地下空洞检测,该方法采用混沌脉冲相位调制信号作为信号源,利用压缩感知取代传统混沌信号处理过程中的互相关运算,减少信号采集数据量。仿真和实验结果表明,基于压缩感知的混沌探地雷达成像新方法与传统混沌探地雷达成像方法相比,在保持成像结果的有效性和准确性的同时,只需传统方法采样信号数据量的10％即可准确检测地下空洞目标。     

实现浅地层探地雷达快速合成孔径成像的一种有效方法

通过分析浅地层探地雷达回波数据的特点,提出通过基于回波数据的方差与A scan能量的特征来确定目标回波数据在整个回波数据中的分布区域,并只用该区域数据参与探地雷达合成孔径成像运算,从而排除非目标回波数据对合成孔径成像的影响,减少合成孔径运算量,实现快速合成孔径成像。通过对实测数据进行处理,结果表明,所提快速实现方法的成像效果与普通实现方法的成像效果相当,而处理速度与普通实现方法相比有了极大的提高。     

一种前视探地雷达波速估计方法

波速估计是探地雷达中的一个重要的课题,在前视探地雷达中尤其重要,它是前视探地雷达成像和对目标定位的基础.本文用合成孔径处理和速度扫描的方法建立x-t-v数据矩阵,在x-t-v矩阵中根据杂波和曲线顶点处沿v轴方向的"叠加幅度-波速"曲线的不同特点,提取目标回波曲线顶点区域,在提取的曲线顶点区域选取对波速变化敏感的回波曲线顶点来估计波速.对实测数据的处理证明了其有效性.     

模糊连通度分割算法在探地雷达图像分析中的应用

对基于相对模糊连通度的交互式图像分割方法进行简化,并将改进后的算法应用到探地雷达图像的分割中,提高了地下目标物体的提取速度.此外,还提出一种探地雷达图像的预处理方案,通过小波局部软阈值去噪算法来抑制探地雷达回波中的干扰信号,再利用窗宽/窗位调整算法突出图像中目标的灰度信息,使图像中的目标得以增强.从而得到一种快速有效的地下目标物体提取方法.用实测探地雷达图像所做的测试实验取得了令人满意的结果.     

步进扫频宽带探地雷达信号处理

基于一种步进扫频的宽带探地雷达前端设计,有效地解决探地雷达探测深度和高分辨率的矛盾。该前端系统发射151个步进频脉冲,接收地下物体反射的回波信号,对回波信号进行混频和滤波,然后,选取不同脉冲数处理回波信号,实现了对地探测深度深和分辨率高的优点。用Matlab对步进扫频宽带探地雷达信号进行仿真,并由实验平台验证超宽带步进频在目标探测应用中的有效性。实验结果表明,步进扫频宽带探地雷达可以实现较大的浅地层探测深度和较高的分辨率。     

基于核方法和主成分分析(PCA)的探地雷达目标特征提取新方法

常用探地雷达目标特征提取方法LDA(又称为FDA)直接在低维的探地雷达数据空间提取探地雷达目标特征, 提取的探地雷达目标特征的区分度小;常用的正则化技术存在正则化参数选取困难的问题。本文提出先通过基于核方法的 非线性变换把低维的探地雷达样本数据投影到高维空间,然后在高维空间中用PCA对奇异的核矩阵降维重建,最后对重 建后的非奇异核矩阵用LDA提取探地雷达目标特征。对实测数据的对比处理分析表明,本文所提探地雷达目标特征提取 方法优于其它方法。     

基于激光雷达和特征地图的车辆智能定位研究

针对激光雷达采集行驶车辆的三维点云数据中包含过多畸变数据，影响车辆定位效果的问题，本文研究一种基于激光雷达和特征地图的车辆智能定位方法。激光雷达利用基于飞行时间的激光测距法，采集车辆及其行驶环境的三维激光点云数据，去除激光点云数据中的畸变数据。利用正态分布变换方法，优化删除畸变数据的点云集的正态分布概率值，配准三维激光点云数据。从完成配准后的三维激光点云数据中，提取柱状物体的圆形特征，构建车辆行驶的自然柱状特征地图。利用卡尔曼滤波算法，结合自然柱状特征地图信息，实现高精度的车辆智能定位。实验结果证明：该方法可以精准定位车辆目标，车辆智能定位精度较高，最高可达到97%,定位效率较好，最短可在5 s时间内完成定位，具有一定应用价值。     

频谱校正技术在频率步进探地雷达中的应用研究

频率步进方法是探地雷达的工作体制之一。由于地下介质在各个频点对电磁波的衰减程度不同,导致频率步进探地雷达中回波信号频谱已经严重变形。文中基于恒Q模型推导了当考虑地下介质衰减特性时回波频谱的表达式,提出采用频谱校正技术对回波谱白化后进行匹配滤波。仿真结果表明,该技术大大提高了距离像的主旁瓣抑制比和分辨率,提高了地下目标检测能力。     

深度学习在雷达目标检测中的应用综述

雷达目标检测技术能够判断回波信号中目标存在与否,并提取目标位置信息。随着雷达图像质量的提升和人工智能技术的发展,利用雷达图像数据通过深度学习方法实现雷达目标检测功能成为一种新的思路。该文首先从雷达目标检测原理入手,对传统和现代两类检测方法进行了梳理,分析了各类检测方法的特点及适用性。然后针对现代雷达回波信号复杂性增大导致传统检测方法统计建模难的问题和机器学习方法特征提取难度大的问题,对深度学习目标检测方法进行了归纳,主要从深度学习算法、雷达回波图像数据类型和应用场景三个方面进行总结。最后分析了深度学习在雷达目标检测应用中面临的挑战,展望了未来的发展趋势。     

基于WGAN-GP的微多普勒雷达人体动作识别

针对人体动作识别微多普勒雷达数据量有限的问题,本文提出基于梯度惩罚的沃瑟斯坦生成对抗网络(WGAN-GP)进行雷达数据增强,实现深度卷积神经网络(DCNN)在样本数量较少时可以得到有效训练。首先对人体各种动作的线性调频连续波雷达回波数据进行预处理得到微多普勒时频谱图像,然后采用WGAN-GP进行时频谱图像数据增强,最后利用生成的图像对DCNN进行训练。实验结果表明使用WGAN-GP可以有效解决雷达数据不足的问题,从而提高DCNN人体动作识别准确率。     

面向WLAN室内定位的T检验样本容量优化方法

WLAN（Wireless Local Area Networks）室内定位已受到人们广泛的关注,而在离线指纹采集阶段常常容易造成位置指纹RSS数据采集的盲目性和不可靠性,并忽略所需采集RSS（Received Signal Strength）样本容量与定位性能的关系.为了解决这一问题,本文提出一种面向WLAN室内定位的T检验样本容量优化方法.该方法在离线阶段利用OC（Operating Characteristics）函数优化指纹数据库允许的最小RSS样本容量,而在在线阶段利用T检验方法对目标终端进行粗定位,并进而提出基于T检验的KNN（K-Nearest Neighbour）算法以完成对目标终端的精定位.此方法用有限的样本容量获得较稳定的定位性能分析结果,显著地减少了大量的人力和时间开销.     

基于微多普勒特征的地面目标分类

轮式履带式车辆目标分类是低分辨雷达地面目标识别研究领域的一个难点。该文基于微多普勒效应原理建立了轮式履带式车辆的雷达回波模型,针对轮式履带式车辆微多普勒调制的不同,提出了一种基于CLEAN算法的特征提取方法,提取了一种描述目标多普勒谱能量分布的能量比特征。基于实测数据使用相关向量机(RVM)和支持向量机(SVM)的识别结果表明该特征具有较好的识别性能,同时对目标速度具有稳健性。     

探地雷达在地下管线探测中的应用

探地雷达技术是如今适应快速、准确、无损地探测地下障碍物而迅速发展的电磁技术。文中介绍了探地雷达的工作原理及工作方式，并通过结合工程实例来探讨探地雷达在地下管线探测中的广泛应用。     

基于非恒Q衰减模型探地雷达的回波仿真

电磁波在地下介质层中的传播特性及回波仿真技术对于反演地下介质层结构具有十分重要的意义。文中研究了探地雷达信号在有耗介质层中传播的回波仿真问题,基于Debye色散模型定义介质层电磁参数,讨论电磁波在地下介质层中的非恒Q衰减特性和模拟回波信号,得到了探地雷达脉冲在层状介质中传播的回波信号模型和反射回波曲线。仿真结果与当前通用的探地雷达数据仿真软件GprMax进行对比,证明了该方法的有效性。     

轻量扩展的射频指纹地图构造方法

随着群智感知和机器学习的融合,基于射频指纹的室内定位技术引起研究者的广泛关注。然而现有工作存在指纹地图构建阶段开销过大形成的可扩展性和实时性瓶颈问题。针对这一问题,该文提出一个新颖的轻量可扩展指纹地图构造方法(FFIL)。在指纹构建阶段,将整个室内环境划分为多个环路快速分割地图并获取射频指纹;在指纹匹配阶段,首先计算AP与目标点间的距离,然后选择与圆环半径最相似的环路上的参考点一一匹配;在定位阶段,采用等高线聚类算法来提高定位精度。通过真实数据驱动的大量仿真和实验证明,FFIL能减小指纹地图构建的开销,同时提高定位精度和系统实时性。