CN112666552A - 一种探地雷达数据背景杂波自适应去除方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种探地雷达数据背景杂波自适应去除方法，选取合适的去除背景杂波参数，根据待处理探地雷达目标信号及地表特性，选取合适的去背景参数，即滤波强度，自适应的利用滑动去均值法滤除探地雷达B‑Scan数据中的背景杂波在探地雷达B‑Scan数据上，根据参数滤波强度设置滑动窗口，将窗口在B‑Scan数据上逐道滑动，依次自适应计算窗口内所含A‑Scan数据的均值，再将当前窗口中第一道待处理的A‑Scan数据减去均值。本发明能够实现水平背景杂波信号的实时更新，自适应各种复杂地下地层和目标情况，同时具备实现方法简单、处理速度高效、占用资源较少的特点。

Description

一种探地雷达数据背景杂波自适应去除方法

技术领域

本发明涉及探地雷达技术领域，尤其涉及一种探地雷达数据背景杂波自适应去除方法。

背景技术

探地雷达作为一种无损伤、效率高、抗干扰能力强且精度较高的探测技术，在探测隧道、河底和城市地下管道等方面有着重要应用。探地雷达的发射/接收天线在地表上以固定间隔沿测线移动，并发射信号源馈给发射天线的宽频带短脉冲电磁波，电磁波穿透地下介质到达探测目标，同时接收天线接收反射回波信号。在不同位置接收回波信号，产生一系列A-Scan信号，进而构成二维B-Scan回波数据显示。

接收的回波信号包括目标反射信号、天线间耦合信号、地下不同介质层面反射信号及地杂波等，由于目标反射信号会淹藏在能量较大的背景杂波信号中，对目标信号提取造成干扰，因此需要对背景杂波信号进行滤波，提高信噪比，突显目标信号。

背景杂波去除方法主要有均值滤波法、主元分析法、二维滤波法等。均值滤波法将待滤波的B-Scan数据减去矩阵数据中所有道数据的均值，由于每道A-Scan数据减去相同的背景值，导致对于地下结构复杂且地表变化较大的数据实现效果较差，无法将其滤除干净；主元分析法将待处理的B-Scan数据进行奇异值分解，数值较大奇异值对应分量即主元，对应B-Scan数据中能量较大的水平背景杂波，去除主元后对分解数据进行重新合成。其主元的选取直接影响滤波效果，当目标处于选取主元对应的水平地层附近时，会破坏目标回波信号结构，且处理速度较慢；二维滤波法将数据变换到f-k域滤波，在时间和空间两个方向同时进行滤波，两个方向滤波参数的选取是关键。在目标信号与背景杂波的f-k域谱差异较小时，滤波效果不明显。该方法运用二维傅里叶(反)变换，效率低，不利于实时处理。

探测过程中由于地质环境、温度等因素的变化，导致背景信号随之发生变化，上述方法均无法实现提取的背景杂波信号随当前环境进行自适应更新，进而将其滤除。因此可根据地表及目标特性自适应选取滤波参数进行滑动去均值，实现探地雷达B-Scan数据中背景杂波的实时有效滤除。

发明内容

本发明的目的是为克服上述技术的缺点，提供一种探地雷达数据背景杂波自适应去除方法，能够实现水平背景杂波信号的实时更新，自适应各种复杂地下地层和目标情况，同时具备实现方法简单、处理速度高效、占用资源较少的特点。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现。

一种探地雷达数据背景杂波自适应去除方法，按以下步骤进行：

步骤一：选取合适的去除背景杂波参数

根据待处理探地雷达目标信号及地表特性，选取合适的去背景参数，即滤波强度，取值范围为[1,100]；

步骤二：自适应的利用滑动去均值法滤除探地雷达B-Scan数据中的背景杂波

在探地雷达B-Scan数据上，根据参数滤波强度设置滑动窗口，将窗口在B-Scan数据上逐道滑动，依次自适应计算窗口内所含A-Scan数据的均值，再将当前窗口中第一道待处理的A-Scan数据减去均值。

本发明的进一步特点在于：

步骤一中，选取合适的去除背景杂波参数，具体选取原则如下：

根据探地雷达在探测过程中，地表及待处理目标信号特性，分为以下4种选取情况：

(1)地表起伏变化较小：选取滤波强度取值范围在[1,20]的值；

(2)地表起伏变化较大：选取滤波强度取值范围在[10,100]的值；

(3)目标信号变化速度较慢：选取滤波强度取值范围在[1,20]的值；

(4)目标信号变化速度较快：选取滤波强度取值范围在[10,100]的值。

本发明的进一步特点在于：

步骤二中，自适应的利用滑动去均值法滤除探地雷达B-Scan数据中的背景杂波，算法设计如下：

基于步骤一中选取的去背景参数滤波强度α，设置适当的滑动窗口，窗口宽度为W，计算公式如下：

其中N表示待处理的二维探地雷达B-Scan数据B(M×N)的列数，即探地雷达所采集数据的总道数，N道一维A-Scan数据构成二维B-Scan数据，M表示每道A-Scan数据的采样点数，

表示下取整。

对于二维B-Scan数据，依次计算窗口内W道A-Scan数据的均值，随着窗口在其上的逐道滑动，实现实时更新背景杂波信号，再用当前窗口中的第一道A-Scan数据减去对应背景信号，计算公式如下：

对于前N-W+1道数据，具体操作有：

对于边缘道数据，具体操作有：

得到去背景处理后的B-Scan数据B′＝[X′₁,X′₂,...,X′_N]，其中X_i＝[X_i1,X_i2,...,X_iM]^T(i＝1,2,...,N)表示处理前的第i道A-Scan数据，X′_i＝[X′_i1,X′_i2,...,X′_iM]^T(i＝1,2,...,N)表示处理后的第i道A-Scan数据。

与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

1、自适应的利用滑动去均值法去除背景杂波，相较于传统均值滤波方法，避免了探地雷达数据减去相同背景值，能够将背景信号更干净的滤除，自适应于不同复杂的地表地层情况；

2、自适应的利用滑动去均值法去除背景杂波，相较于二维滤波和主元分析法，在不强制破坏目标信号结构的条件下，处理效率高；

3、本发明中，根据不同目标信号及探测区域表面结构特性，选取适当范围内的滤波参数，实现不同滤波强度下对背景杂波的不同程度有效去除，可选择性强；

4、本发明自适应的利用滑动去均值法，根据地质情况等因素的变化，随窗口滑动实现背景杂波信号的动态自适应更新，实时性好，运算速度快，占用较少计算资源。

附图说明

图1为本发明算法流程图；

图2为待处理的探地雷达B-Scan数据灰度图；

图3为图2中B-Scan数据做信号放大后的B-Scan数据灰度图；

图4为图2中B-Scan数据经自适应背景杂波去除处理后的B-Scan数据灰度图，其中参数α选取为10；

图5为图3中B-Scan数据做信号放大后的B-Scan数据灰度图；

图6为自适应背景杂波去除处理后的B-Scan数据灰度图，其中参数α选取为40；

图7为图6中B-Scan数据做信号放大后的B-Scan数据灰度图；

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细说明。

参见图1所示，本发明所述的探地雷达数据背景杂波自适应去除方法，按以下步骤操作处理：

本发明的基本原理：

探地雷达数据的背景杂波信号呈现周期性和趋于稳定性的特点，具有水平特性。根据探地雷达数据采集时，地表起伏变化大小及目标信号速度变化快慢的特性，选取适当的滤波参数α设置滑动窗口，逐道滑动窗口计算均值实时构造背景杂波信号，并与原数据相减，实现自适应实时地滤除探地雷达数据中的背景信号。其中参数α设置越大，窗口宽度响应越小，对背景信号滤波效果越强，越能有效突出目标信号。

步骤一：选取合适的去除背景杂波参数

根据待处理探地雷达目标信号及地表特性，选取合适的去背景参数，即滤波强度，取值范围为[1,100]，选取参数滤波强度越大，背景杂波滤除效果越明显；

步骤二：自适应的利用滑动去均值法滤除探地雷达B-Scan数据中的背景杂波

在探地雷达B-Scan数据上，根据参数滤波强度设置滑动窗口，将窗口在B-Scan数据上逐道滑动，依次自适应计算窗口内所含A-Scan数据的均值，再将当前窗口中第一道待处理的A-Scan数据减去均值。

步骤一中，选取合适的去除背景杂波参数，具体选取原则如下：

根据探地雷达在探测过程中，地表及待处理目标信号特性，分为以下4种选取情况：

(1)地表起伏变化较小：

地面反射波等直达波信号能量大、幅值变化小，具备全局水平特性，在B-Scan上表现为整个图像上的水平直线，此时选取滤波强度取值范围在[1,20]的值，对应滑动窗口较大，窗口内背景信号幅值较为稳定；

(2)地表起伏变化较大：

天线耦合波能量稳定，幅值变化很小，但地表起伏大，导致不同探测位置的地面反射波幅值发生波动，能量不稳定，由于直达波信号随不同位置的当前环境发生变化，此时选取滤波强度取值范围在[10,100]的值，对应滑动窗口较小，在不同位置环境的小窗口范围内构建背景信号，实现地质环境的自适应，且当地下地层结构具有层状分布特性时，背景杂波信号同样具备上述特性，也选取该范围内的参数值；

(3)目标信号变化速度较慢：

相邻侧线位置的目标信号幅值变化小，选取滤波强度取值范围在[1,20]的值，对应滑动窗口较大，动态地根据大窗口内整个信号特性构建背景杂波信号，不会抵消目标信号，保证其信号的相对完好性；

(4)目标信号变化速度较快：

相邻侧线位置的目标信号幅值变化大，目标特性变化快，选取滤波强度取值范围在[10,100]的值，对应滑动窗口较小，根据小窗口内信号赋值变化大、地表地层等反射波幅值变化大的特性，构建背景信号，既消除杂波也保留了目标信号的特性。

步骤二中，自适应的利用滑动去均值法滤除探地雷达B-Scan数据中的背景杂波，算法设计如下：

基于步骤一中选取的去背景参数滤波强度α，设置对应适当的滑动窗口，窗口宽度为W，计算公式如下：

其中N表示待处理的二维探地雷达B-Scan数据B(M×N)的列数，即探地雷达所采集数据的总道数，N道一维A-Scan数据构成二维B-Scan数据，M表示每道A-Scan数据的采样点数，

表示下取整。选取滤波强度越大，对应的滑动窗口越小，其中包含的信号信息随目标信号变化快慢及地表底层情况而不同。

对于二维B-Scan数据，依次计算窗口内W道A-Scan数据的均值，该均值即为当前窗口环境对应的背景杂波信号，随着窗口在B-Scan数据上的逐道滑动，可随探测位置环境的变化实时更新背景信号，进而用当前窗口中的第一道A-Scan数据减去对应背景信号实现滤除。计算公式如下：

对于前N-W+1道数据，具体操作有：

对于边缘道数据，具体操作有：

得到去背景处理后的B-Scan数据B′＝[X′₁,X′₂,...,X′_N]，其中X_i＝[X_i1,X_i2,...,X_iM]^T(i＝1,2,...,N)表示处理前的第i道A-Scan数据，X′_i＝[X′_i1,X′_i2,...,X′_iM]^T(i＝1,2,...,N)表示处理后的第i道A-Scan数据。

经仿真实验，得到结果见图2至图6所示：图2为待处理的探地雷达B-Scan数据，其探测地表较为平坦且目标信号变化较快，由图2中B-Scan数据灰度图可看出，耦合信号及地杂波等水平背景信号较强，几乎完全掩藏了目标回波信号，无法直接观察到目标。由于该施例中目标信号较弱，图3为图2中待处理数据经信号放大后的结果可看到，该数据包含有背景杂波、目标信号及部分水平地层信号等；图4为滤波强度α选取为10数值时自适应背景杂波去除处理后的B-Scan数据灰度图，与图2相比可看到，图4中的水平背景杂波信号被滤除，杂波干扰得到抑制，且处理速度快，相较于传统均值去背景方法，整幅图像数据生成同一个的背景杂波，该算法随着滑动窗口移动，背景杂波信号根据探测不同位置地质环境等情况实时更新，验证了自适应的利用滑动去均值法滤除探地雷达B-Scan数据中背景杂波的合理性和有效性。将图4中B-Scan数据做相同的信号放大处理得图5，相较于图3可看到，背景杂波信号被滤除，目标信号得到突显，但由于滤波强度较小，仍可看见部分水平地层信号。为进一步比较不同滤波强度对该方法的影响，图6为滤波强度α选取为40数值时自适应背景杂波去除处理后的B-Scan数据灰度图，从图4和6均可看出水平背景杂波被有效滤除，再一次验证了该算法的有效性。将图6的数据同样做信号放大处理得图7，且与图3和图5比较可看出，图7中背景杂波被滤除更为明显，抑制更强，同时其中包含的水平地层信号也被更为干净的有效滤除，证明了滤波强度α越大，滑动窗口越小，此时背景杂波信号构建越符合当前环境情况，进而滤波效果越明显，目标信号越突显。

Claims (3)

1.一种探地雷达数据背景杂波自适应去除方法，其特征在于，它执行以下两个步骤：

步骤一：选取合适的去除背景杂波参数

根据待处理探地雷达目标信号及地表特性，选取合适的去背景参数，即滤波强度，取值范围为[1,100]；

步骤二：自适应的利用滑动去均值法滤除探地雷达B-Scan数据中的背景杂波

在探地雷达B-Scan数据上，根据参数滤波强度设置滑动窗口，将窗口在B-Scan数据上逐道滑动，依次自适应计算窗口内所含A-Scan数据的均值，再将当前窗口中第一道待处理的A-Scan数据减去均值。

2.根据权利要求1所述的一种探地雷达数据背景杂波自适应去除方法，其特征在于，步骤一中选取合适的去除背景杂波参数，具体选取原则如下：

根据探地雷达在探测过程中，探测区域表面及待处理目标信号特性，分为以下4种选取情况：

(1)地表起伏变化较小：选取滤波强度取值范围在[1,20]的值；

(2)地表起伏变化较大：选取滤波强度取值范围在[10,100]的值；

(3)目标信号变化速度较慢：选取滤波强度取值范围在[1,20]的值；

(4)目标信号变化速度较快：选取滤波强度取值范围在[10,100]的值。

3.根据权利要求1所述的一种探地雷达数据背景杂波自适应去除方法，其特征在于，步骤二中自适应的利用滑动去均值法滤除探地雷达B-Scan数据中的背景杂波，算法设计如下：

基于步骤一中选取的去背景参数滤波强度α，设置适当的滑动窗口，窗口宽度为W，计算公式如下：

其中N表示待处理的二维探地雷达B-Scan数据B(M×N)的列数，即探地雷达所采集数据的总道数，N道一维A-Scan数据构成二维B-Scan数据，M表示每道A-Scan数据的采样点数，

表示下取整。

对于二维B-Scan数据，随着窗口在其上的逐道滑动，计算窗口内W道A-Scan数据的均值，实时更新背景杂波信号，再用当前窗口中的第一道A-Scan数据减去该背景信号，计算公式如下：

对于前N-W+1道数据，具体操作有：

对于边缘道数据，具体操作有：

得到去背景处理后的B-Scan数据B′＝[X′₁,X′₂,...,X′_N]，其中X_i＝[X_i1,X_i2,...,X_iM]^T(i＝1,2,...,N)表示处理前的第i道A-Scan数据，X′_i＝[X′_i1,X′_i2,...,X′_iM]^T(i＝1,2,...,N)表示处理后的第i道A-Scan数据。

Images