CN109085584B - 基于高自由度的多输入多输出钻孔雷达高效率成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于高自由度的多输入多输出钻孔雷达高效率成像方法，本方法通过提高多输入多输出钻孔雷达采样数据的成像自由度，在高自由度采样数据矩阵中完成采样空间到目标空间的变换，实现对多输入多输出钻孔雷达采样数据的高效率高精度成像；本发明所提出的成像方法消除了多输入多输出钻孔雷达不同收发阵元可变间距对成像的影响，在扩展后的高自由度采样空间中利用快速傅里叶变换获取采样数据的频率波数谱，并桥接采样空间与目标空间，获取目标空间成像结果，实现对多输入多输出钻孔雷达采样数据的高效率高精度成像，提升多输入多输出钻孔雷达在实际工程中的应用价值。

Description

基于高自由度的多输入多输出钻孔雷达高效率成像方法

技术领域

本发明涉及属于雷达成像技术领域，涉及钻孔雷达目标成像技术，尤其是基于高自由度的多输入多输出钻孔雷达高效率成像方法。

背景技术

钻孔雷达成像技术是地下目标探测和识别的关键技术之一，在裂缝和空洞探测、水文地质学和地质勘探等领域已得到广泛应用。与光学遥感方法相比，钻孔雷达成像技术具有全天候可操作性和更优的物质穿透性。然而，由于地下探测环境的复杂性，单基和双基钻孔雷达成像系统容易受到强杂波干扰，目标有效反射信号通常被强杂波信号淹没而无法辨识。

借助于日益发展的多输入多输出技术，钻孔雷达能够从多个观测角度对地下目标进行探测，有利于对地下强杂波进行抑制，改善系统信杂比。然而，由于多输入多输出钻孔雷达系统的不同收发阵元间距是不同的，现有的雷达成像算法无法对多输入多输出钻孔雷达采样数据进行高效准确的成像。因此有必要发展适用于多输入多输出钻孔雷达系统的高效可靠成像方法。

目前现有的雷达成像算法中，后向投影算法虽然能够在时域中灵活地消除不同探测位置所引入的目标回波延时的影响达到目标聚焦的效果，但是后向投影算法仅仅保留了电磁波的运动学特征，其成像结果容易出现高旁瓣等不利特征。此外，后向投影算法的计算复杂度会随着采样规模的增大而迅速上升，成像效率较低。相比较后向投影算法，Kirchhoff偏移算法基于波动方程在单基雷达成像应用中能够获取更精确的成像结果，但计算复杂度更高。而且，Kirchhoff偏移算法没有考虑多输入多输出钻孔雷达的可变收发间距问题，在多输入多输出钻孔雷达成像时会出现定位偏差。

同样基于波动方程，Stolt偏移算法在频率波数域中能够借助于快速傅里叶变换获取采样数据的频率波数谱并建立采样空间到目标空间的变换，具有很高的成像效率。然而，Stolt偏移算法同样没有考虑多输入多输出钻孔雷达的可变收发间距问题，在处理非单基雷达成像时会出现定位偏差。

现有的雷达成像算法在多输入多输出钻孔雷达成像应用中的定位精度较差且效率低下，制约了多输入多输出钻孔雷达系统在实际工程中的应用。

发明内容

本发明目的是通过引入多输入多输出钻孔雷达发射单元的空间维度，提高采样数据的成像自由度，消除多输入多输出钻孔雷达不同收发阵元可变间距对成像的影响，在扩展后的高自由度采样空间中利用快速傅里叶变换获取采样数据的频率波数谱，并桥接采样空间与目标空间，获取目标空间成像结果，实现对多输入多输出钻孔雷达采样数据的高效率高精度成像，提升多输入多输出钻孔雷达在实际工程中的应用价值。

本发明为达到上述目的所采用的技术方案是，基于高自由度的多输入多输出钻孔雷达高效率成像方法，包括以下步骤：

步骤1：利用具有多个接收阵元和多个发射阵元的钻孔雷达系统对井周介质的雷达回波进行采样，建立p维多输入多输出采样数据矩阵u＝[u₁,u₂,…,u_M]，u_M为第m个发射阵元开启时所有接收阵元获得的采样数据矩阵；利用均值滤波去除多输入多输出采样数据矩阵u中的直接耦合信号及其他干扰信号，建立M个发射阵元的坐标向量表x，M个发射阵元的空间维度为q；

步骤2：初始化p+q维数据矩阵s，p为步骤1中的采样数据矩阵维度；s内的单元数据均为零，初始化m＝1；

步骤3：根据第m个发射阵元的空间坐标，将u_M(m＝1,2,…,M)中的采样数据扩展至矩阵s，直至矩阵u中的所有采样数据扩展完毕；

步骤4：对矩阵s执行p+q维快速傅立叶变换，获取高自由度下的采样数据频率波数谱表达；

步骤5：对矩阵s的频率波数谱表达进行高自由度频率波数插值运算，桥接采样空间与目标空间；

步骤6：对插值后的频率波数谱进行加权运算，完成采样空间到目标空间的变换；

步骤7：对加权后的目标空间频率波数谱进行p+q维快速逆傅立叶变换，得到p+q维空间数据集合；

步骤8：从p+q维空间数据集合中抽取p维空间数据，得到目标空间成像结果。

相比于传统Kirchhoff偏移算法和Stolt偏移算法，本发明将多输入多输出钻孔雷达系统的收发阵元间距作为变量引入成像过程，使扩展后的采样数据在频率波数域具有更高的成像自由度，并利用扩展数据的高自由度实现多个发射阵元数据的目标成像处理，成像结果的精度更高；与后向投影算法相比，本发明在频率波数域中借助于快速傅立叶变换等高效运算实现目标成像，具有更高的成像效率。

本发明的有益效果是，基于高自由度的多输入多输出钻孔雷达高效率成像方法在处理多输入多输出钻孔雷达采样数据时具有更高的成像效率和更精确的目标定位性能。成像方法的计算复杂度独立于多输入多输出钻孔雷达发射阵元数目，计算时间不随其数目增加而增长，实用性强且鲁棒性高，能够大大提高对多输入多输出钻孔雷达回波数据的成像效率，实现多输入多输出钻孔雷达的高效精确成像。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定；

图1为本发明的总体流程图；

图2为仿真场景示意图；

图3为多输入多输出钻孔雷达距离地面5m的发射阵元辐射信号后，所有接收单元获取的采样数据集合；

图4为基于图3中的仿真数据，本发明所提成像方法、Stolt偏移方法、后向投影方法和Kirchhoff偏移方法所得到的成像结果；

图5为本发明所提成像方法、后向投影方法和Kirchhoff偏移方法在不同发射阵元数目条件下成像所需时间的仿真结果。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在相互不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述范围内的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

本发明目的是通过提高多输入多输出钻孔雷达采样数据的成像自由度，在高自由度采样数据矩阵中完成采样空间到目标空间的变换，实现对多输入多输出钻孔雷达采样数据的高效率高精度成像。本发明所提出的成像方法消除了多输入多输出钻孔雷达不同收发阵元可变间距对成像的影响，在扩展后的高自由度采样空间中利用快速傅里叶变换获取采样数据的频率波数谱，并桥接采样空间与目标空间，获取目标空间成像结果，实现对多输入多输出钻孔雷达采样数据的高效率高精度成像，提升多输入多输出钻孔雷达在实际工程中的应用价值。同时本发明的思想和方法也可应用其他类似的雷达成像场景。

如图1为本发明的总体流程图，下面以二维钻孔雷达探测为例说明具体实施步骤。

步骤1：利用N输入M输出钻孔雷达系统对井周介质的雷达回波进行采样，建立二维多输入多输出采样数据矩阵u

利用均值滤波去除多输入多输出采样数据矩阵u中的直接耦合信号及其他干扰信号，建立M个发射阵元的坐标向量表x

x＝[x₁,x₂,…x_M]，

M个发射阵元的空间维度为一维；

步骤2：初始化三维数据矩阵s，s内的单元数据均为零，初始化m＝1；

步骤3：根据第m个发射阵元的空间坐标x_m，将u_M(m＝1,2,…,M)中的采样数据扩展至矩阵s，即

s(：，dloor(x_m/dx)，：)＝u_m，

其中dx为接收阵元的阵元间隔，floor(·)为取整函数。重复步骤3的扩展过程，直至矩阵u中的所有采样数据扩展完毕；

步骤4：对矩阵s执行三维快速傅立叶变换，获取高自由度下的采样数据频率波数谱表达

其中k_xR和k_xT分别为接收阵元和发射阵元的波数，w为角频率；

步骤5：对矩阵s的频率波数谱表达

进行高自由度频率波数插值运算，获得k_z坐标下的频率波数谱表达

其中w(k_z)的计算如下

k_z为与井孔垂直方位的空间波数，完成采样空间与目标空间的桥接；

步骤6：对插值后的频率波数谱

进行加权运算，具体的，

的加权值为g，其值计算如下

完成采样空间到目标空间的变换；

步骤7：对加权后的目标空间频率波数谱

行三维快速逆傅立叶变换，得到三维空间数据集合Q(x_R,x_T,z)；

步骤8：从三维空间数据集合Q(x_R,x_T,z)中抽取二维空间数据Q(x_R,x_T＝x_R,z)，得到目标空间成像结果Q(x_R,z)，即Q(x_R,x_T＝x_R,z)＝Q(x_R,z)。

本发明的效果通过以下仿真对比试验进一步说明：

仿真场景：考虑二维单孔钻孔雷达探测场景，如图2所示。使用多输入多输出钻孔雷达系统对井周介质中直径为0.5m的空洞进行探测，发射阵元数目为9，接收阵元数目为200。发射阵元均匀分布于距地面1m到9m的井孔中，发射阵元均匀分布于距地面1m到10m的井孔中。系统所用发射信号为一阶Balckman-Harris脉冲，其中心频率为300MHz。某一发射阵元辐射信号后，同一接收在其探测深度上等时间间隔采样400次。图3为距离地面5m的发射阵元辐射信号后，所有接收单元获取的采样数据集合。

基于图3中的仿真数据，采用本发明所提成像方法、Stolt偏移方法、后向投影方法和Kirchhoff偏移方法所得到的成像结果如图4所示。由图4中各成像方法结果对比可知，本发明所提成像方法的成像结果中目标能量聚焦效果最好，目标定位准确，成像结果中的旁瓣水平为-15.13dB。Stolt偏移方法、后向投影方法和Kirchhoff偏移方法成像结果的旁瓣水平分别为-5.41dB、-10.73dB和-5.22dB，均高于本发明所提成像方法，其中Stolt偏移方法和Kirchhoff偏移方法的成像结果并未实现目标聚焦，成像结果不能正确给出目标定位信息。此外，在本次仿真中，本发明所提成像方法计算时间为7.93s，后向投影方法和Kirchhoff偏移方法计算时间分别为24.96s和37.89s，均远高于本发明所提成像方法，其成像效率均低于本发明所提成像方法。

本发明所提成像方法、后向投影方法和Kirchhoff偏移方法在不同发射阵元数目条件下成像所需时间仿真结果如图5所示。由图5可以看出，随着采样规模的增大，后向投影方法和Kirchhoff偏移方法成像所需的时间迅速增加，本发明所提成像方法的高成像效率优势更加明显。

通过本发明的具体实施可以看出，在多输入多输出钻孔雷达探测场景中，本发明提供的成像方法更加适合于多输入多输出钻孔雷达的高效率高精度成像处理，特别是当发射阵元数目较大时，本发明提供的成像方法大大降低了多发射阵元采样数据带来的大规模计算量，计算时间不随发射阵元数目的增多而发生明显变化，算法实用性强且成像性能稳定，大大提高了对多输入多输出钻孔雷达回波数据的成像效率，实现了多输入多输出钻孔雷达的高效精确成像。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.基于高自由度的多输入多输出钻孔雷达高效率成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：利用具有多个接收阵元和多个发射阵元的钻孔雷达系统对井周介质的雷达回波进行采样，建立p维采样数据矩阵u＝[u₁，u₂，...，u_M]，其中u_M为第M个发射阵元开启时所有接收阵元获得的采样数据矩阵；对采样数据矩阵u进行去干扰处理；建立M个发射阵元的坐标向量表x，x＝{x₁，x₂，…x_M}，M个发射阵元的空间维度为q；

步骤2：初始化p+q维数据矩阵s，p为步骤1中的采样数据矩阵维度；矩阵s内的单元数据均为零，初始化m＝1；

步骤3：根据第m个发射阵元的空间坐标x_m，将u_m中的采样数据扩展至矩阵s，矩阵s表示为：

s(：，floor(x_m/dx)，：)＝u_m，其中dx为接收阵元的阵元间隔，floor(·)为取整函数；m＝m+1，重复步骤S3，直到矩阵u中的所有采样数据扩展完毕；

步骤4：对矩阵s执行p+q维傅立叶变换，获取采样数据的频率波数谱表达；

步骤5：对矩阵s的频率波数谱表达进行频率波数插值运算，桥接采样空间与目标空间；

步骤6：对插值后的频率波数谱进行加权运算，完成采样空间到目标空间的变换；

步骤7：对加权后的目标空间频率波数谱进行p+q维逆傅立叶变换，得到p+q维空间数据集合；

步骤8：从p+q维空间数据集合中抽取p维空间数据，得到目标空间成像结果。

2.根据权利要求1所述的基于高自由度的多输入多输出钻孔雷达高效率成像方法，其特征在于，利用均值滤波去除采样数据矩阵u中的直接耦合信号及其他干扰信号。

3.根据权利要求1所述的基于高自由度的多输入多输出钻孔雷达高效率成像方法，其特征在于，采样数据矩阵u为：

4.根据权利要求1所述的基于高自由度的多输入多输出钻孔雷达高效率成像方法，其特征在于，对矩阵s执行三维傅立叶变换，获取采样数据的频率波数谱表达

其中

和

分别为接收阵元和发射阵元的波数，w为角频率。

5.根据权利要求4所述的基于高自由度的多输入多输出钻孔雷达高效率成像方法，其特征在于，对矩阵s的频率波数谱表达

进行频率波数插值运算，获得k_z坐标下的频率波数谱表达

其中w(k_z)的计算如下：

k_z为与井孔垂直方位的空间波数，完成采样空间与目标空间的桥接。

6.根据权利要求5所述的基于高自由度的多输入多输出钻孔雷达高效率成像方法，其特征在于，对插值后的频率波数谱

进行加权运算，

的加权值为g，其值计算如下：

完成采样空间到目标空间的变换。

7.根据权利要求6所述的基于高自由度的多输入多输出钻孔雷达高效率成像方法，其特征在于，对加权后的目标空间频率波数谱

进行三维逆傅立叶变换，得到三维空间数据集合Q(x_R，x_T，z)。

8.根据权利要求7所述的基于高自由度的多输入多输出钻孔雷达高效率成像方法，其特征在于，从三维空间数据集合Q(x_R，x_T，z)中抽取二维空间数据Q(x_R，x_T＝x_R，z)，得到目标空间成像结果Q(x_R，z)，即Q(x_R，x_T＝x_R，z)＝Q(x_R，z)。

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