基于Shi-Tomasi算法的探地雷达管线目标检测

探地雷达图像中的双曲线特征是用于识别管线位置的重要信息,然而在实际应用中,由于环境和设备因素的影响,双曲线特征往往发生扭曲与变形,不利于分析判读。对此提出了一种基于Shi-Tomasi算法的自动化双曲线特征的识别方法,在预处理阶段通过小波软阈值去噪与频率波数域滤波的方法去除干扰,然后采用基于Shi-Tomasi算法的图像自适应分割,最后利用OSCA(Open Scan Clustering Algorithm)算法对分割结果中的双曲线特征进行筛选,得到的双曲线特征经过拟合分析后,可用于探地雷达管线检测定位。     

小波变换实现混沌雷达高精度泄漏检测研究

利用超宽带电混沌信号的强抗干扰性和随机性,通过分析超宽带混沌信号和经管道反射后雷达回波信号的互相关函数以及峰值信噪比,对管道泄漏点进行定位。在接收端,通过对雷达回波信号的小波阈值去噪和数据分析,探究小波基sym4 在3、4、5层小波分解之后的去噪效果,有效提高泄漏的检测精度。结果表明:小波基sym4,在加入5 dB高斯白噪声情况下,互相关系数方法中,采用4层分解的硬阈值法可以取得最佳去噪效果;小波基sym4,在加入5 dB高斯白噪声情况下,峰值比信噪比方法中,采用5层分解的硬阈值法可以取得最佳去噪效果,从而实现高精度泄漏检测。     

基于小波变换的雷达辐射源信号特征提取

在小波多分辨分析的基础上提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取方法,该方法能够从信号中有效提取定量信息。将小波变换后低频逼近小波系数的能量分布熵,与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵一起构成雷达辐射源信号的二维特征向量。通过对10种雷达辐射源信号的特征提取和分类仿真实验,结果表明：提取的样本特征在低信噪比下具有很好的抗噪性和可聚类性,证明了本文方法的有效性。     

基于去噪卷积神经网络的雷达信号调制类型识别

针对低截获概率雷达(LPI)信号处理复杂,低信噪比条件下识别率低的问题,该文提出一种基于去噪卷积神经网络和Inception网络的信号分类识别系统。首先对8种LPI雷达信号进行Choi-Williams分布(CWD)时频变换,得到2维时频图像,然后使用去噪卷积神经网络进行时频图像去噪处理,最后将图像发送到Inception-V4网络进行特征提取,并使用softmax分类器进行分类,实现LPI雷达信号的有效分类识别。仿真结果表明,该方法在–10 dB信噪比(SNR)下,识别率仍然可以达到90%以上。     

基于去噪卷积神经网络的雷达信号调制类型识别

针对低截获概率雷达(LPI)信号处理复杂,低信噪比条件下识别率低的问题,该文提出一种基于去噪卷积神经网络和Inception网络的信号分类识别系统.首先对8种LPI雷达信号进行Choi-Williams分布(CWD)时频变换,得到2维时频图像,然后使用去噪卷积神经网络进行时频图像去噪处理,最后将图像发送到Inception-V4网络进行特征提取,并使用softmax分类器进行分类,实现LPI雷达信号的有效分类识别.仿真结果表明,该方法在–10?dB信噪比(SNR)下,识别率仍然可以达到90％以上.     

一种高效的小波Contourlet变换阈值去噪算法

针对现有图像去噪算法去噪效率与信号保真度不高的现象,通过研究小波变换与Contourlet变换,将其有机的结合在一起从而实现优势互补,并提出一种高效的阈值去噪算法,通过建立最大值列表,引入适当的阈值将其系数进行分类,并使用优化后的软阈值去噪算法与边缘优化算法对其分类处理,实验表明,该算法能够有效的对含噪图像进行去噪的同时保留其边缘信息,具有高效性、保真度高的图像去噪特性,在图像去噪领域有较好的发展前景。     

LPI雷达信号脉内调制识别

针对低截获概率(LPI)雷达信号的识别问题,提出了一种基于自适应分解和多重相位差分的识别方法。该方法首先在自适应分解的基础上,提取调频率和分量能量之比作为分类特征。然后,基于多重相位差分,提取变换后信号的前后段均值比和拟合曲线斜率作为分类特征,完成了LPI雷达信号的完整分类。仿真实验结果表明,该方法无需先验信息,抗噪性好,识别正确率高。     

基于低分辨率雷达的海面舰船目标分类识别技术

文中基于雷达窄带信息提出了一种对海面舰船进行大小及吨位进行目标分类识别的算法。算法通过傅里叶-梅林变换及Fisher判别分析提取分类特征,采用支撑矢量机进行分类识别,最后利用实测的机载雷达数据验证了此方法的有效性。该分类识别算法能够在不影响雷达正常警戒工作任务的前提下,对视场内所有探测到的海面目标进行分类辨识,在工程上具备较高的实用意义。     

基于灰度图形状特征的低分辨雷达架次判别

提出了一种基于回波灰度图低分辨雷达目标架次判别方法。分析了机群目标架次属性与灰度图形状结构之间的联系,对去噪后的灰度图分块提取形状特征,并采用径向基神经网络对实测四类不同架次的飞机目标数据提取的特征进行了识别,结果验证了灰度图形状特征信息的有效性,达到了较高的识别率。     

基于深度学习的GPR B-SCAN图像双曲线检测方法

利用深度学习方法来处理探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)数据以提高GPR B-SCAN双曲线检测准确率.为了解决数据集样本不够的问题采用循环生成对抗网络(Cycle Generative Adversarial Networks,Cy-cleGAN)算法对GPR B-SCAN图像数据进行增强.采用Faster R-CNN算子来定位双曲线图像区域,充分利用双曲线结构对称性及其方向差异性特征,设计与之对应的卷积核模板,通过卷积运算实现对B-SCAN图像中双曲线目标的有效分割.对双曲线目标采用最小二乘法进行二次曲线拟合得到精确的双曲线图像.与基于迁移学习的方法、HOG算法以及基于Hough变换的B-SCAN检测算法等相比,本文方法得到的结果在综合指标度量F上是最优的.     

Automatic signal processing of front monitor radar for tunnelingmachines

It is planned to install a front monitor impulse radar on the surface of the rotating drill of tunneling machines in order to detect obstacles such as casing pipes of vertical borings. The conventional aperture synthesis technique can no more be applied to such cases because the radar image of a pipe does not constitute a hyperbola as is the case for linear scanning radars. We have developed a special purpose signal processing algorithm with the aid of the discrete model fitting method, which can be used for any pattern of scanning. The details of the algorithm are presented together with the results of numerical simulations and test site experiments     

水体的探地雷达成像数值模拟与实验比较研究

对中心频率为1.6GHz的探地雷达(GPR)进行水箱管线成像研究,获得了金属和聚氯乙烯(PVC)管线在不同深度、不同管径组合以及不同介质损耗等情况下的雷达剖面。建立了二维时域有限差分程序对实验进行数值模拟对比研究,该程序能对薄壁管线进行高精度建模。相同模型下的数值模拟结果与实验符合较好。从图像解释的角度重点讨论了实测与数值模拟的雷达剖面的异同,分析了电磁波多次反射造成的一系列双曲线现象,并探讨了高损耗介质的GPR数值模拟与实测结果略有不同的原因及解决对策。     

基于FBG传感技术的管道曲率监测试验研究

在地下盐穴储气库的建设过程中,建腔管柱容易 因为恶劣的工作环境而弯折。利用若 干特定排布在管道外壁上的光纤布喇格光栅(FBG)可以测量管道的弯曲形状,但管道直径会 影响弯曲重建的精度。为了找到重建精度与管道直径的关系,本文利用粘贴在管壁的同一素 线上的FBG对管道弯曲重建进行了有限元模拟和检测试验,将有限元结果和试验结果进行了 对比,并进行了误差分析。试验结果表明,FBG可以实现对弯曲管道的形状重建,在同样壁 厚的管道中,随着管道直径的增加,管道挠度的相对误差随着直径的增大由负向正增大。直 径为32 mm的管道在弯曲时的挠度相对误差靠近0点,在测试的4种不 同直径的管道中,弯曲重建效果最好。     

How to See the Unseen City

This paper presents different methods and equipments used on how to inspect underground infrastructures, networks, sewers, and pipes in some cities around the world. In New York, underground pipes are inspected using an electronic listening equipment as its first line of defense. Maintenance workers dangle a microphone down a manhole and attach it to a water main to assess whether flow has been disturbed by a leak. More detailed checks are conducted from within a pipe, using what is essentially a video camera on wheels. In pipeline lingo, such tools are quirkily known as smart pigs. In addition to capturing a digital video, a pig can perform radar and sonar scans above and below a water line, searching for indentations and holes in the walls as it rolls down in a pipe. It records its locations with odometer wheels and may be equipped with magnetic sensors to check for aberrations in metal pipes. On the other hand, Japan is the exception on the geospatial-information services front, with a national mapping repository known as ROADIC. This underground mapping system consists of utility grids layered over a road map that utilities and builders consult before breaking ground.     

智能管道检漏仪的开发

地下管道输送的物质泄漏不仅造成能源的巨大浪费,而且造成环境的巨大污染。快速找到管道破损隐患点成为维护管道、杜绝污染和浪费的关键。文中介绍了一种波形组合检测金属管道破损点的检测方法,利用单片机通过数据处理自动识别破损点的位置,为快速准确判断并修复金属管道破损点提供了可能。     

地下金属管线管径的探测

用现有的一台电磁感应式地下金属管线探测仪在现场进行人工数据采样,然后拟合出一个地下金属单管线二次场分布的经验公式,再用该分布函数曲线半宽度参数,伴以地下全属管线埋深的探测,便可探测出管径值,探测误差约为实际管径的10％。     

基于探地雷达的地下管线埋深估计方法

探地雷达已经成为城市地下管线,尤其是非金属管线探测的重要手段之一,但由于地下介质复杂,利用探地雷达估计地下管线埋深时仍存在精度不足和抗干扰能力弱等问题。本文提出使用三维速度谱方法来估计雷达剖面中的地下管线埋藏深度,通过自动扫描双曲线反射信号来计算出电磁波在地下介质中的传播速度。仿真数据和实际数据表明,三维速度谱方法估算的速度值与真实值之间的误差小于3.8%。最后,使用估算的速度值对探地雷达剖面进行背向传播偏移处理,获取准确的地下管线埋深。     

Advanced subsurface radar system for imaging buried pipes

A subsurface radar system for imaging buried pipes was developed. The system is capable of reconstructing clear pipe images under unfavorable conditions, such as large attenuation rate of the radio waves propagating in soil. The output power of a pulse generator, the amplifier gain, and average number are controlled by moving the observation depth to improve the detection capability. Fast image processing methods are also used. A 6.5-cm-diameter steel pipe, buried at a depth of 2.5 m, was clearly reconstructed as a color image averaged attenuation rate of 12.6 dB/m in the soil. A plastic pipe (6.5 cm in diameter), buried at a depth of 1 m, was also imaged by the system     

地下管线渗漏环境下探地雷达信号特征分析

探地雷达(GPR)在地下水管渗漏的检测中具有良好的应用前景.前期研究表明:地下水管的渗漏会在雷达剖面中形成震荡信号,但其形成机理尚不明晰.为揭示不同材质地下管道渗漏后的探地雷达信号特征的成因,该文结合物理模型试验与渗流场-电磁场数值模拟分析干砂中PVC管和金属管渗漏前后雷达信号特征、渗漏后震荡信号的形成机理和电磁波传播...     

探地雷达中蝶形振子天线的改进

探地雷达是进行地下环境无损探测的一种有效工具,用来探测和识别地下目标,比如水管、电力线和通信线路、考古方面的保护等.然而,传统的探地雷达系统在可靠性、分辨率、探测深度等方面存在不足.因此,改善被测信号特性,设计和开发更高性能的天线就显得很有必要.本文研制了一种贴片电阻加载的蝶形振子天线,用时域有限差分方法对其进行了分析,实际应用结果表明天线具有良好的波形保真度,良好的辐射特性和屏蔽效果.可以广泛地应用于探地雷达和其它超宽带系统.