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基于分层媒质内部反射的探地雷达信号处理方法研究

胡晓  
【摘要】:在道路工程领域,探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)作为无损检测的一种工具被用于探测道路的结构与物理特征。雷达向地面发射电磁波,如果介质的绝缘常数足够大,那么每一个界面都会产生一个反射波。分析反射回波信号的目的是为了估计各回波信号的时延,地层的各结构特征可以从回波的时延信息中得知。 在本文中,我们考虑经典的单层铺设模型,传统的信号模型只包括每个反射界面返回的直接反射波(主反射波),每一界面只有一个主反射波。各个主反射波的幅度可以由各个反射界面各不相同的反射和透射系数来决定,这些系数可以由Fresnel方程计算得到。 比较于传统的模型,本文中我们考虑另一种把分层媒质间多次反射波考虑在内的新的信号模型。和主反射波不同,多次回波由各层媒质内部的多次反射波构成。在文献中对信号的幅度就行了仿真,新的模型则是具有几何级数形式的集合。新模型中引入了一些非线性,之后将会对新模型进行时延估计 参考文献[34]中给出了多种时延估计(Time Delay Estimation, TDE)的算法,快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)由于其简单而且具有很高的计算效率,所以被广泛的应用。但是FFT的分辨能力有限,当两个信号非常的接近时,FFT无法把它们区分开来。为了进一步处理雷达信号我们引入了高分辨力的多重信号分类算法(Multiple SIgnals Classification, MUSIC)。 当信号高度相关的时候,MUSIC算法就不能工作了,因为在实际中由于发射信号都来自同一信号源,所以不可能得到完全不相关的信号源。为了使MUSIC算法起作用,需要先对先对信号做一些空间平滑的预处理。于是我们得到改进的算法(MUSIC-SSP, MUSIC-MSSP)。空间平滑的技术是基于求取分割的频域子带的均值而得到的。 本文中,我们首先阐释一些传统算法,如信号模型的快速傅里叶变换。然后介绍MUSIC算法及其仿真结果。之后为了改善MUSIC算法的分辨能力,我们引入了空间预处理的技术,并对检测结果进行了分析,得出了有益的结论。


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