专利名称：在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标检测识别方法
技术领域：
本发明属于探地雷达信号处理技术领域，特别是涉及一种在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标检测识别方法。
背景技术：
探地雷达(Ground Penetrating Radar，简称GPR)是一种通过向地下发射超高频 (IO6MHz-IO8MHZ)的宽频带窄脉冲电磁波而对地下介质内不可见的目标或界面进行定位的电磁技术。电磁波遇到介质层中电磁特性变化的目标体即发生反射，返回地表时被探地雷达的接收天线接收，并根据其延时、形状及频谱特性等参数解译出目标位置、结构及属性等目标信息。由于探地雷达具有无损、快速、穿透力强及分辨率高等优点，因此逐渐被人们所熟知，被应用于工程勘察，并在许多领域都获得了较成熟的研究成果，如高速公路路面和机场跑道隐性灾害的检测、混凝土建筑结构检测、地下管线和人防工事探测及考古调查等领域。在探地雷达系统中，为了获得更多反射波的特征，通常使用宽频带接收机记录回波，因此其在接收有用信号的同时，无可避免地会接收到各种干扰和噪声。探地雷达的干扰主要来自以下几个方面1、仪器的噪声及系统噪声；2、来自手机、电台等电磁干扰；3、汽车、飞机等产生的噪声；4、来自地下加固钢筋、通信电缆、管线等设施的反射波；5、来自地下非探测目的体的局部不均勻体的反射波；一般来说，从频域上即能够分辨出是否存在噪声，并能在频域上抑制掉大部分的噪声能量。后两类干扰是相干干扰，当它们不是探测目的体时，其反射波就变成了干扰波。 但对于相干干扰则并非如此，它们在时空域上与感兴趣的目标回波混叠在一起，在频域上也无法分开。甚至某些小目标的回波在能量上远远小于加固钢筋等强反射体的回波，从而导致其回波被湮没在钢筋回波中，因此很难被检测到。总而言之，相干干扰波的存在使得对感兴趣目标的检测识别工作变得十分困难，因此需要尽可能地进行消除。

发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种受噪声、钢筋回波影响小，检测识别率高的在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标识别方法。为了达到上述目的，本发明提供的在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标识别方法包括按顺序进行的下列步骤(1)对探地雷达时空二维回波数据进行预处理，以去除时空二维回波数据中的直达波分量和噪声；(2)利用时空二维回波数据进行目标检测，并确定目标的横向位置；
(3)提取每个目标的一道回波数据并进行识别，从而确定钢筋的横向位置；(4)利用Hyp-curvelet变换将钢筋回波与灾害回波分离，抑制钢筋回波，重构灾害回波，然后重新进行灾害检测识别。所述的步骤O)中目标检测的方法是利用Hyp-curvelet变换在一个合适的尺度下对时空二维回波数据进行分解，通过在尺度空间中搜索局部峰值来检测目标及得到目标的横向位置。所述的步骤(3)中目标识别的方法是首先基于不同种类目标回波时频能量密度分布之间的差异，在时频平面上提取时间方差、频率方差和正负能量时间中心三个特征，并利用该三维特征和最小距离分类器将待识别目标判为最可能的两类目标，然后采用Fisher 线性判别分析方法预选出区分该两类目标性能最好的特征子集，最后完成识别，同时得到钢筋的横向位置。所述的步骤中钢筋回波抑制的方法是首先利用Hyp-curvelet变换将探地雷达时空二维回波信号在多个尺度下进行投影，目标回波的能量将聚集且与其他目标分离， 进而结合步骤(3)中得出的钢筋的横向位置，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，得到抑制了钢筋回波的数据。本发明提供的在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标识别方法是在钢筋强反射回波干扰的背景下，首先对探地雷达天线接收到的时空二维回波数据进行预处理，然后进行目标检测，并确定目标的横向位置，再提取每个目标的一道回波数据进行目标识别，从而确定钢筋的横向位置，最后利用波场分离理论将钢筋回波与目标回波分离，并进一步进行抑制，重新检测识别，达到灾害检测识别的目的。本方法具有受噪声、钢筋回波影响小，检测识别率高等优点。


图1为本发明提供的在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标检测识别方法流程图。图2(a)和图2(b)分别为本发明所采用的一段探地雷达的时空二维回波数据的几何模型及其B-scan横向堆积图。图3为使用Hyp-curvelet变换在一个合适的尺度下分解的结果图。图4为待识别目标数据的时频特征在特征空间的分布图。图5为钢筋回波抑制后重构的B-scan数据图。图6(a)和图6(b)分别为使用重构数据重新检测和识别的结果图。
具体实施例方式下面参照附图和具体实施例对本发明提供的在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标检测识别方法进行详细说明。为了方便灾害目标识别性能分析且不失一般性，本实施例在机场跑道两层结构中使用发射脉冲波形为Ricker波、中心频率为1GHz、收发分置的探地雷达系统进行灾害检测识别。在其它道面结构下使用其它探地雷达系统，本发明的方法同样适用。如图1所示，本发明提供的在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标检测识别方法包括按顺序进行的下列步骤(1)对探地雷达(GPR)时空二维回波(B-scan)数据进行预处理，以去除时空二维回波数据中的直达波分量和噪声，以便后续处理；(2)利用时空二维回波数据进行目标检测，并确定目标的横向位置；探地雷达沿着测试线扫描时，天线与目标的相对距离不断变化而导致目标回波信号在时空域呈现近似双曲线的形状，我们认为可通过在时空域中检测双曲线来实现目标检测。Hyp-curve let变换实质上是双曲线Radon变换切片上的一维小波变换，它延续了双曲线Radon变换在描述双曲线奇性上的优越性能，其定义为ffY (b) = ura*Rhypf(T ,b)= <f, Ψγ> = / / f(t, χ) ￥Ydtdx(1)其中，“*”表示卷积运算；RHYP(t,b)为双曲线Radon变换结果；f为GPR B-scan 数据；综合考虑GI^R信号的时空域特征和衰减特性后，Hyp-curvelet小波Ψ γ可表示为
权利要求
1.一种在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标识别方法，其特征在于所述的在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标识别方法包括按顺序进行的下列步骤(1)对探地雷达时空二维回波数据进行预处理，以去除时空二维回波数据中的直达波分量和噪声；(2)利用时空二维回波数据进行目标检测，并确定目标的横向位置；(3)提取每个目标的一道回波数据并进行识别，从而确定钢筋的横向位置；(4)利用Hyp-curvelet变换将钢筋回波与灾害回波分离，抑制钢筋回波，重构灾害回波，然后重新进行灾害检测识别。
2.根据权利要求1所述的在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标识别方法，其特征在于所述的步骤( 中目标检测的方法是利用Hyp-curvelet变换在一个合适的尺度下对时空二维回波数据进行分解，通过在尺度空间中搜索局部峰值来检测目标及得到目标的横向位置。
3.根据权利要求1所述的在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标识别方法，其特征在于所述的步骤(3)中目标识别的方法是首先基于不同种类目标回波时频能量密度分布之间的差异，在时频平面上提取时间方差、频率方差和正负能量时间中心三个特征，并利用该三维特征和最小距离分类器将待识别目标判为最可能的两类目标，然后采用Fisher线性判别分析方法预选出区分该两类目标性能最好的特征子集，最后完成识别，同时得到钢筋的横向位置。
4.根据权利要求1所述的在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标识别方法，其特征在于所述的步骤⑷中钢筋回波抑制的方法是首先利用Hyp-curvelet变换将探地雷达时空二维回波信号在多个尺度下进行投影，目标回波的能量将聚集且与其他目标分离，进而结合步骤(3)中得出的钢筋的横向位置，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，得到抑制了钢筋回波的数据。
全文摘要
一种在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标识别方法。其主要包括目标检测、识别算法及钢筋回波抑制算法等步骤。本发明提供的在钢筋强反射回波干扰下的道面灾害目标识别方法是在钢筋强反射回波干扰的背景下，首先对探地雷达天线接收到的时空二维回波数据进行预处理，然后进行目标检测，并确定目标的横向位置，再提取每个目标的一道回波数据进行目标识别，从而确定钢筋的横向位置，最后利用波场分离理论将钢筋回波与目标回波分离，并进一步进行抑制，重新检测识别，达到灾害检测识别的目的。本方法具有受噪声、钢筋回波影响小，检测识别率高等优点。
文档编号G01S7/41GK102495402SQ20111041742
公开日2012年6月13日 申请日期2011年12月14日 优先权日2011年12月14日
发明者何炜琨, 刘家学, 吴仁彪, 钟羽中 申请人:中国民航大学