基于感知压缩的探地雷达数据压缩采集

 本文提出一种基于压缩感知的探地雷达数据压缩采集方法,实现实时的采样数据压缩,无需采集完所有数据后再压缩,采样与压缩同时进行,从而大大减小了实时采样的存储压力.探地雷达的采样信号被压缩投影到由Mersenne Twister 算法生成随机矩阵,实现压缩.该方法实现了小计算量的实时压缩,并且硬件实现简单.本文使用half-quadric的方法求解感知压缩模型中的l₁凸优化,快速实现数据重构.实验表明,本文方法能将探地雷达数据压缩把到原来的1/15,大大减小实时采样存储压力.     

基于压缩感知的探地雷达成像算法研究

压缩感知理论通过从一系列非自适应线性测量中求解一个凸L_1最小化问题,从而对稀疏信号进行重构。该文基于压缩感知理论对宽带合成孔径雷达成像,利用空间目标信号成像的稀疏性,提出了一种全新的低采样率数据采集重构算法。此算法在获取雷达信号原始数据时采用压缩感知的算法,减少了原始信号数据的采样量,并且用少量的测量数据和测量孔径获得重建测量目标的信息。最后将此算法与传统的反投影成像进行了比较,其仿真试验数据表明,基于压缩感知的探地雷达成像算法比传统反向投影算法成像效果好,且所需数据量少。     

压缩感知理论在探地雷达三维成像中的应用

该文基于探地雷达成像目标空间的稀疏特性,提出了探地雷达中的随机孔径压缩感知3维成像方法,该方法在单道数据获取中应用压缩感知减少采集数据量的同时,在x-y测量平面上随机抽取部分孔径位置进行测量,以少量的测量孔径和测量数据获得重建目标空间的足够信息,同时该文研究了噪声以及测量矩阵对算法性能的影响。结果表明,随机孔径压缩感知成像算法比传统后向投影算法所需数据量少,成像效果好,目标旁瓣小,对噪声的鲁棒性更好。     

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。     

脉冲压缩探地雷达

本文给出了一种可有效地对考古学物体进行成象的新型脉冲压缩探地雷达。雷达采用具有高探测性和高分辨率的性调频脉中信号。     

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。     

压缩感知在超宽带雷达成像中的应用

利用信号的先验稀疏性,通过压缩感知(Compressive Sensing,CS)方法可以实现从少量的非适应性随机测量数据重建原始信号。将压缩感知理论应用到超宽带雷达高分辨率成像中,提出基于CS理论的二维方位-距离向成像算法,可以显著减少数据采集时间、数据量、处理时间以及节省信号带宽,并利用矢量网络分析仪(Vector Network Analyzer,VNA)测量的实验数据验证了采用时间和空间减采样数据的CS算法可以实现与传统的延迟-求和波束形成方法(Delay-Sum Beamform-ing,DSBF)相当的成像质量和分辨率。     

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。      

基于多测量向量模型的极化探地雷达成像算法

针对极化探地雷达( GPR)工作过程中目标成像空间的联合稀疏性,提出了一种基于多测量向量模型的极化探地雷达成像算法。在建立极化探地雷达回波信号模型的基础上,利用各极化通道测量数据的联合稀疏性将各个极化通道的测量数据等效成多测量向量( MMV ),通过多任务贝叶斯压缩感知( MT-BCS)算法对各个极化通道的测量数据进行联合处理从而实现各个极化通道对应的探测场景反射率的重建。基于时域有限差分( FDTD)法的仿真数据处理结果表明所提成像算法在目标位置重建的准确性和背景杂波抑制能力上均优于单测量向量( SMV)模型的极化探地雷达成像算法。     

CS与GPR联合反演目标成像

压缩传感(CS)理论是在已知信号具有稀疏性或可压缩性的条件下对信号数据进行采集、编解码的新理论。压缩传感采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,能通过数值最优化问题准确重构原始信号。压缩传感以远低于奈奎斯特频率进行采样,在高分辨压缩成像系统、视频图像采集系统、雷达成像以及MRI医疗成像等领域有着广阔的应用前景。阐述了压缩传感理论框架以及信号稀疏表示、CS编解码模型,并进行了压缩传感与探地雷达联合反演目标成像。反演结果表明,随机孔径压缩传感成像算法比递归反向投影算法和最小二乘法所需数据量少,成像效果好,目标旁瓣小,对噪声的鲁棒性更好。     

前视探地雷达合成孔径成像方法的研究

根据前视探地雷达波斜入射,并且经过空气和地下两层介质的特点,提出了基于等效波场和全息成像的频率波数域前视探地雷达合成孔径成像方法。该方法对地面以上的记录剖面用基于全息成像的频率波数域成像方法成像,对地面以下记录剖面的成像,则用地面测线处的等效波场。所提方法把两层介质中的成像问题简化成单层介质中的合成孔径成像问题。对实验数据的处理结果表明,所提方法能有效地提高信杂比,提高目标的方位分辨率。     

Research on Signal Processing Arithmetic of Subsurface Ground Penetrating Radar

Ground penetrating radar (GPR) is an impactful detection method of buried targets developed in these decades and has been broadly used in the world. Compared with other detection method, for example, resistivity, EMI and seismology, the GPR has many advantages. For this reason, the GPR is always one of the researching hotspots in the world in these years and has become an important branch of remote sensing. Although the design of GPRs is very complex and difficult, the demands of applications from different fields are continuously increasing. It is obvious that the research of GPR is very significant for the development of civil economy.     

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。     

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。     

矩形空洞探地雷达成像曲线厚度变化规律研究

由于城市基础建设不断地翻新改造,引发城市地下空洞滋生问题。通过探地雷达扫描技术,对地下矩形空洞整个探测过程进行研究,将探测过程划分为四个阶段,研究了成像曲线厚度变化规律。对探地雷达水平运行时矩形空洞的成像曲线厚度变化规律进行分析,对不同大小下的矩形空洞点测时曲线厚度进行研究,并通过实际探测案例来解释矩形空洞成像曲线厚度变化规律,结果表明探地雷达探测矩形空洞时其成像曲线厚度为先增加后减小的对称曲线,其曲线厚度最大处在图像上为水平弧段两端,位于实际矩形空洞对角线附近;雷达点测时成像曲线厚度随矩形空洞变大而增加,在图像上表现为空洞越大线条越粗。     

浅地层探地雷达合成孔径算法的研究

本文重点总结了目前常用的各种探地雷达合成孔径算法,针对这些算法应用到浅地层的情况进行了研究, 同时提出了一种修改的基于基尔霍夫偏移的合成孔径算法;通过对实测数据的处理,得出结论:基于微波全息成像的SAR 算法和基于Stolt偏移的SAR算法更适合应用到浅地层探地雷达;对于浅地层探地雷达合成孔径算法的研究有重要的指导 意义。     

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。     

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.