探地雷达线性逆散射成像算法研究

论文摘要

探地雷达成像是最直接和最有效的探地雷达目标检测与识别技术,探地雷达成像方法一直是探地雷达信号处理方法的研究热点。目前,偏移成像及合成孔径成像等方法较成熟,但均不能重建地下目标物体的电性参数,从而不能对目标物体进行分类识别。逆散射成像能重建地下目标物体的电性参数,但逆散射成像是个非线性问题,而非线性逆散射成像算法计算量巨大,难以适应实际应用。因此研究计算量小的线性逆散射成像算法具有非常重要的实用价值。本论文针对近似无损和有损介质,并考虑到探地雷达应用中一些实际因素,研究并实现了线性逆散射成像算法,使之达到能够在现场进行处理的程度。首先,研究了基于探地雷达数值模拟软件GprMax的正演模拟相关技术,包括激励源、离散步长及吸收边界条件等的选取原则;通过对多个模型的散射数据进行模拟,分析了影响散射数据质量的因素,也为后面逆散射成像算法提供了所需要的散射数据。其次,根据衍射层析成像理论,并考虑到空气和土壤分界面的情况,提出了一种无损或近似无损介质的三维探地雷达线性逆散射成像算法。在此基础上,从目标函数的空间谱域角度分析了探地雷达工作频率及水平测线对算法的影响,并对算法频率步长的选取进行了优化,使得在保证算法成像效果的同时,最大限度地避免对冗余数据的采集和处理,从而提高了算法计算效率,节约了大量数据采集时间。对仿真数据和实测数据的成像例子表明该算法能对目标物体进行快速且准确的重建,且取优化频率步长时计算效率更高。最后,基于一阶born近似、并矢格林函数及奇异值分解技术,提出了一种有损介质的线性逆散射成像算法。该算法考虑到了天线辐射类型和空气土壤界面的情况,使得算法更符合实际应用环境;采用渐进近似方法对描述目标函数与频域散射数据关系的线性算子进行近似,避免了离散线性算子时对多个积分进行计算,使得离散步骤更简单,且大大减少了计算量,进一步提高了算法的计算效率。对仿真数据和实测数据的成像结果表明该算法能对目标物体进行快速且较好的重建。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 探地雷达发展概况
• 1.1.1 探地雷达发展历程
• 1.1.2 探地雷达的特点和优势
• 1.1.3 探地雷达应用领域
• 1.1.4 探地雷达主要技术难点
• 1.2 探地雷达成像算法概述
• 1.2.1 探地雷达偏移成像算法概述
• 1.2.2 探地雷达逆散射成像算法概述
• 1.3 课题研究意义
• 1.4 研究内容及主要研究成果
• 1.4.1 研究内容及其成果
• 1.4.2 主要创新点
• 1.5 论文章节安排
• 第二章 探地雷达相关理论基础
• 2.1 电磁波传播基本规律
• 2.1.1 麦克斯韦方程组及本构关系
• 2.1.2 电磁波的波动性
• 2.2 平面波的传播特性
• 2.2.1 理想介质中的平面波
• 2.2.2 损耗媒质中的平面波
• 2.2.3 平面波的反射和透射
• 2.2.4 色散和群速度
• 2.3 媒质中目标的电磁散射
• 2.4 探地雷达基本原理
• 2.4.1 探地雷达工作原理
• 2.4.2 探地雷达数据采集方式
• 2.4.3 探地雷达的测量参数
• 2.4.4 探地雷达的分辨率
• 2.5 探地雷达逆散射成像算法基本原理
• 2.6 本章小结
• 第三章 基于GprMax的探地雷达正演模拟
• 3.1 探地雷达正演模拟概述
• 3.2 探地雷达数值模拟方法概述
• 3.3 基于GprMax的正演模拟相关技术
• 3.3.1 激励源
• 3.3.2 离散步长
• 3.3.3 吸收边界条件
• 3.4 GprMax的输入输出文件
• 3.4.1 输入文件
• 3.4.1.1 GprMax坐标体系
• 3.4.1.2 GprMax2D相关命令
• 3.4.1.3 GprMax3D相关命令
• 3.4.2 输出文件
• 3.5 基于GprMax的正演模拟例子
• 3.5.1 模拟步骤的说明例子
• 3.5.2 探地雷达地下目标散射数据的模拟
• 3.5.3 探地雷达信号衰减和色散的模拟及分析
• 3.5.4 均匀有耗媒质中目标电磁散射特性的模拟及分析
• 3.5.5 探地雷达分辨率的模拟
• 3.6 本章小结
• 第四章 一种无损或近似无损介质的线性逆散射成像算法
• 4.1 引言
• 4.2 算法原理
• 4.3 工作频率及水平测线的影响
• 4.4 成像例子
• 4.4.1 仿真数据成像例子及结果分析
• 4.4.1.1 频率步长影响算法性能的数值例子
• 4.4.1.2 水平测线长度影响算法性能的数值例子
• 4.4.1.3 算法应用于有耗介质的数值例子
• 4.4.1.4 算法应用于强散射体的数值例子
• 4.4.2 实测数据成像例子及结果分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 一种有损介质的线性逆散射成像算法
• 5.1 引言
• 5.2 算法原理
• 5.3 成像例子
• 5.3.1 仿真数据成像例子及结果分析
• 5.3.1.1 重建有损介质中深层弱散射目标物体的数值例子
• 5.3.1.2 重建近似无损介质中深层弱散射目标物体的数值例子
• 5.3.1.3 算法应用于强散射体的数值例子
• 5.3.2 实测数据成像例子及结果分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 结论与建议
• 6.1 结论
• 6.2 建议
• 参考文献
• 硕士在读期间发表的论文
• 致谢