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近年来,国家交通基础设施发展迅速,公路、铁路和地铁隧道的规模显著增加,为满足其质量检测和日常维护需求,建立一种能够自动解释复杂场景GPR数据的框架日益迫切,尤其是在地下介质参数反演方面,以往技术人员都是依靠简化公式或工作经验人工地调整参数来分析探地雷达接收信号。这使得反演结果并不是很精确,同时,传统方法更多的是应用在单层结构中,因此如何建立一个系统化的流程分析探地雷达在多层结构中的回波信号具有重要的研究意义。基于此,本文从建立多层结构中的电磁波传播模型,雷达回波信号的时延和反射率估计还有参数反演三个方面开展工作,根据电磁波传播规律建立了一个充分考虑噪声和多次反射的电磁波传播模型,结合广义反射系数稀疏的先验知识将稀疏分解技术引入到探地雷达信号处理中,利用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)、分段正交匹配追踪(Stagewise Orthogonal Matching Pursuit,StOMP)、稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP)、变步长的自适应匹配追踪(Variable step size Adaptive Matching Pursuit,VssAMP)等稀疏分解技术估计信号时延和广义反射系数并与线性反卷积、L2反卷积等方法估计结果进行对比。实验结果表明回波信号不发生混叠时,反卷积方法和稀疏分解方法均能在多次回波和噪声干扰的环境下估计信号时延和反射率,不过反卷积方法消耗时间更长;在回波信号具有混叠时,稀疏分解方法仍能精确估计时延和反射率,而反卷积方法因为多次回波的影响虽然能精确估计时延但并不能精确估计反射率,这使得之后的参数反演结果误差较大。在实现信号时延和反射率估计的基础上,结合之前建立的电磁波传播模型逐层反演介质参数。参数反演结果表明OMP算法较其他稀疏分解方法反演精度要高,但该方法需要已知信号稀疏度,而StOMP、SAMP、VssAMP方法均能在未知信号稀疏度的情况下精确地反演出多层结构的参数。VssAMP方法结合了StOMP和SAMP的优势,利用变步长自适应的逼近原信号,故反演结果精度比其他方法更高,耗时更短,可以为实际应用提供参考依据。