【摘 要】
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探地雷达主要应用于地下目标的定位、几何形状识别、电性能参数估计和分类。传统机器学习方法对地下目标分类、定位和参数估中,探地雷达信号特征的提取需要人工设计,其中涉及到实验人员的主观经验,给实验结果带来了很多不确定性。因此如何构建特征自动提取的地下目标分类、定位和参数估计框架具有重要意义。针对以上问题,本文提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的地
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探地雷达主要应用于地下目标的定位、几何形状识别、电性能参数估计和分类。传统机器学习方法对地下目标分类、定位和参数估中,探地雷达信号特征的提取需要人工设计,其中涉及到实验人员的主观经验,给实验结果带来了很多不确定性。因此如何构建特征自动提取的地下目标分类、定位和参数估计框架具有重要意义。针对以上问题,本文提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的地下目标形状分类、定位和介电常数估计方法。本文的主要内容为:首先,研究了基于CNN的地下目标形状分类方法。对于传统人工设计特征提取方法的不足,鉴于CNN具有自动学习特征的优势,采用CNN框架对浅层地下目标形状分类。利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)代替softmax层,采用CNN-SVM对地下目标形状识别。相比于传统特征提取方法联合SVM的分类结果,CNN-SVM方法具有更高的分类准确率和精度。其次,研究了基于全卷积网络(Fully Convolutional Networks,FCN)的地下目标定位方法。对于地下目标定位中特征提取方法的缺陷,鉴于AlexNet网络模型具有强大的特征提取能力,通过把AlexNet的全连接层使用卷积层代替,将其改为全卷积网络,联合改进的非极大值抑制方法对地下目标定位。与传统的特征提取方法相比,FCN具有更好的定位性能。最后,研究了基于级联CNN的地下目标介电常数估计方法。传统方法对地下目标的定位和参数估计都是独立进行,对此本文在全卷积网络地下目标定位的基础上,通过级联一个CNN实现地下目标介电常数估计。相比于单个CNN的介电常数估计结果,级联CNN模型具有更低的估计误差,并实现了地下目标的定位和介电常数估计一体化。因此,本文的CNN方法在地下目标的分类、定位和参数估计领域具有参考价值。
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