CN115201816A - 一种基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法，涉及探地雷达成像技术领域。该方法包括以下步骤：获取测线区域内的三维探地雷达的回波信号数据；对所述回波信号数据进行预处理，得到三维数据矩阵，所述预处理包括去直达波和增益控制；分割所述三维数据矩阵为二维剖面数据，通过改进后向投影成像对所述二维剖面数据进行可视化成像；提取异常区域的单道波A‑scan数据，对应所述单道波A‑scan数据的幅值突变处，量化地下埋藏目标体的几何尺寸、水平位置及埋地深度。本发明有效地改善了工程实际中直接判读目标回波数据的误判问题，实现了地下目标的可视化，使辨别地下目标变得较为简单，为后续相关工作人员的决策提供技术支持。

Description

一种基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法
技术领域
本发明涉及探地雷达成像技术领域，特别涉及一种基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法。
背景技术
探地雷达是一种重要的电磁无损探测技术，可以准确快速对浅层地表成像，获取埋地物体的空间与几何信息，在管线普查、公路隐蔽病害检测等物探应用中扮演着重要角色。但由于在进行探地雷达信息解释时，目标体处在地下复杂未知的环境中，存在各种噪声源的不利影响。由于地下介质的复杂性，对探地雷达探测采集的目标回波数据直接观察非常困难，且容易出现误判，需数据预处理之后上传至上位机经成像处理进行可视化显示。
GPR回波信号中对地下目标的探测多呈现双曲线形状，这是由于GPR记录的回波信号是以收发天线所在测线位置和电磁波从发射到接受的双程走时共同决定的，而真实的目标位于双曲线的顶点位置，当地下目标变得复杂且数量较多时，单纯的从B-scan数据灰度图中辨别地下目标较为困难和繁琐。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法，以解决当地下目标变得复杂且数量较多时，单纯的从B-scan数据灰度图中辨别地下目标较为困难和繁琐的问题。
本发明提供了一种基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法，包括以下步骤：
(1)获取测线区域内的三维探地雷达的回波信号数据；
(2)对所述回波信号数据进行预处理，得到三维数据矩阵，所述预处理包括去直达波和增益控制；
(3)分割所述三维数据矩阵为二维剖面数据，通过改进后向投影成像对所述二维剖面数据进行可视化成像；
(4)提取异常区域的单道波A-scan数据，对应所述单道波A-scan数据的幅值突变处，量化地下埋藏目标体的几何尺寸、水平位置及埋地深度；
所述步骤(3)中，分割所述三维数据矩阵为二维剖面数据，通过改进后向投影成像对所述二维剖面数据进行可视化成像，包括：
对应所述三维探地雷达的多个通道，分割三维数据矩阵为二维剖面数据，分别对每一个二维剖面数据进行改进后向投影成像；
通过埋地目标反射信号传播到各天线合成孔径处的双程走时进行查找，遍历整个探测区域，不断重复算法的时延-求和运算；将每个成像点所生成的数据矩阵中的每个通道的数据分别与其他各通道的数据作互相关处理，得到互相关系数均值，将互相关系数均值作为权值与矩阵数据的通道平均数据相乘，最后将相乘的结果进行相加，以实现对所有数据的还原归位；
将根据互相关系数均值改进后向投影实现的二维剖面成像，按照原始采样数据的相对位置进行拼接合并，得到三维可视化成像结果。
可选的，所述回波信号数据为十六进制数据，对所述回波信号数据进行预处理包括：
提取所述回波信号数据，对所述回波信号数据执行删除空格和分割字符的操作，将所述回波信号数据重新排列，转换为十进制数据；
采用均值法去直达波，对转换为十进制数据后的回波信号的行数据求平均值，用转换为十进制数据后的回波信号的行数据减去所述平均值；
生成指数增益函数，根据所述指数增益函数对去直达波后的回波信号进行增益调节。
可选的，所述通过埋地目标反射信号传播到各天线合成孔径处的双程走时进行查找，遍历整个探测区域，不断重复算法的时延-求和运算包括：
若所述三维探地雷达的回波数据垂直采样单元为M，合成孔径数目为Np，对于所述回波数据中的每一个成像点首先进行Np次的延时计算，然后根据双程走时在每个单道波A-scan数据中追踪到对应数值，对所有的单道波A-scan数据中对应数值相加，每个成像点进行Np-1次加法运算。
可选的，对所有的单道波A-scan数据中对应数值相加，每个成像点进行Np-1次加法运算包括：
根据成像点时延获取单道波A-scan数据中对应的回波信号，然后以所述回波信号为中心截取一段长为L+1的有效信号作为所述成像点的时延响应信号；
在所述时延响应信号处上下分别截取L/2个数据值，得到所述成像点的(L+1)Np维的数据矩阵；
将每个成像点所生成的数据矩阵中的每道数据分别与其他各通道数据作互相关处理，将得到的互相关系数均值作为权值与矩阵数据的道平均数据相乘，将相乘的结果进行相加。
可选的，将每个成像点所生成的数据矩阵中的每道数据分别与其他各通道数据作互相关处理，将得到的互相关系数均值作为权值与矩阵数据的道平均数据相乘，将相乘的结果进行相加包括：
所述每个成像点所生成的数据矩阵中的每道数据分别与其他各通道数据作互相关处理，得到一个Np×Np维的互相关系数矩阵：
Figure BDA0003753962490000031
其中，
Figure BDA0003753962490000032
为第k道时延数据段与第Np道时延数据段进行互相关的系数；
若所述成像点在每道天线合成孔径时延位置处回波数据幅值最高，则将求得的各通道数据的互相关系数均值与所述成像点在对应的各通道A-scan数据时延位置处的响应幅值进行相乘，将相乘的结果进行求和。
可选的，采用的互相关系数为pearson相关系数。
本发明的有益效果：
本发明的一种基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法，基于均值互相关系数，通过在各通道信号时延处上下截取有用信号段，并将截取的各通道数据段彼此互相关，将求得的互相关系数均值作为权值加权到后向投影成像算法中，很大程度上抑制了旁瓣和杂波干扰；且本发明的三维探地雷达量化成像方法不受天线、雷达、阵列等的限制，适应性较强，图像分辨精度高，计算量与成像时间适中，可以有效地改善工程实际中直接判读目标回波数据的误判问题，实现地下目标的可视化，使辨别地下目标变得较为简单，为后续相关工作人员的决策提供技术支持。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的一种基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法包括的步骤示意图；
图2是本发明提供的一种基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法的流程图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。为了说明本发明的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
参见图1，是本实施例提供的基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法包括以下步骤：
步骤S1，获取测线区域内的三维探地雷达的回波信号数据。
本实施例中，首先要根据三维雷达探测的目的及要求，在特定范围内布置矩形测线区域，各条水平测线和垂直测线间隔不宜过大。
根据现场情况设置雷达的介质波速、采样点数、采样间隔、时窗等参数。
上述过程完成之后，进行试验数据采集，若数据质量不足，则继续调整优化参数设置，以使浅层埋地目标的特征清晰可见。
步骤S2，对所述回波信号数据进行预处理，得到三维数据矩阵，所述预处理包括去直达波和增益控制。
本实施例中，首先对三维探地雷达的回波信号数据进行预处理，如图2所示，具体过程如下：
处理三维探地雷达采集的实测十六进制数据，首先提取十六进制实测数据，然后通过删除空格、分割字符操作，按照协议内容将数据重新排列后转换为十进制数据，便于后续数据处理和成像。
其中，实测数据记录的是每条采样通道的A-scan数据，数据体长度由每个通道数据的采样点数和数据类型决定；实测数据包含三维雷达的探测参数，包括通道数、时窗、采样频率、天线中心频率、雷达数据格式、介电常数、测线方向和间距等。
本实施例采用均值法进行去直达波，根据直达波在时间和幅值上都具有一致性的特性，对回波信号的行数据求平均值，然后用回波行数据减去求得的均值，这样就抑制了直达波等有规律的干扰信号，增强了目标回波信号。
本实施例中，探地雷达接收到的回波信号中直达波具有等时性、稳定性的特点，在时间段靠前的部分呈现高亮的状态，在各个通道数据上无论幅值还是出现时间都呈现高度的相似性，同时这个高亮回波在各通道数据上具有强相关性。若以xk(t)表示处理前的第k道的回波信号，则均值法去直达波数学表达式为：
Figure BDA0003753962490000041
N为数据道数。
根据电磁波幅值在地下有耗介质传播中的衰减规律，生成指数增益函数，然后对信号进行增益调节，使得目标波形更加突出，深层次的小信号更具有辨识度，同时不同介质的地层对比度更加明显。
本实施例中，当地下介质中的εh已知，则电磁波速近似表示为
Figure BDA0003753962490000051
其中，εh为地下介质的相对介电常数，c为真空中的光速。雷达发射电磁波的真振幅值A0可表示为A0＝Aheβt，其中，A为深度h处电磁波的振幅，t为双程走时，β为衰减系数。设置衰减系数后，则可得指数增益函数，将增益函数作为权值与反射回波相乘即可得到增益后的回波信号。
步骤S3，分割所述三维数据矩阵为二维剖面数据，通过改进后向投影成像对所述二维剖面数据进行可视化成像。
对应三维雷达设备的多个通道，分割三维数据矩阵为二维剖面数据，分别对每一个二维剖面数据进行改进后向投影成像。
通过埋地目标反射信号传播到各天线合成孔径处的双程走时进行查找，遍历整个探测区域，不断重复算法的时延-求和运算。将每个成像点所生成的数据矩阵中的每道数据分别与其他各通道数据作互相关处理，得到的互相关系数均值作为权值与矩阵数据的道平均数据相乘，最后将结果进行相加，实现对所有数据的还原归位。
将根据互相关系数均值改进后向投影实现的二维剖面成像，按照原始采样数据的相对位置进行拼接合并，获得三维可视化结果。
本实施例中，步骤S3中假设三维探地雷达的回波数据垂直采样单元为M，合成孔径数目为Np，对于回波数据中的每一个成像点首先要进行Np次的延时计算，然后根据双程走时在每道A-scan数据中追踪到对应数值，对所有A-scan道数据中对应数值相加，每个成像点需要Np-1次加法运算。
本实施例中，步骤S3中首先根据成像点时延找到A-scan数据中对应的回波信号，然后以此信号为中心截取一段长为L+1的有效信号作为其时延响应信号，即在时延信号处上下分别截取L/2个数据值。得到成像点A的(L+1)Np维的数据矩阵，将每个成像点所生成的数据矩阵中的每道数据分别与其他各通道数据作互相关处理，得到的互相关系数均值作为权值与矩阵数据的道平均数据相乘，最后将结果进行相加。
本实施例中，步骤S3中成像公式为：
Figure BDA0003753962490000052
其中，
Figure BDA0003753962490000053
表示数据矩阵中的第k道数据互相关系数均值，
Figure BDA0003753962490000054
表示截取的数据矩阵中第k道数据均值。采用的互相关系数为pearson相关系数。
本实施例中，步骤S3中通过对截取的有用数据矩阵各通道数据彼此进行互相关处理，可以得到一个Np×Np维的互相关系数矩阵，
Figure BDA0003753962490000061
表示第k道时延数据段与第Np道时延数据段进行互相关的系数，
Figure BDA0003753962490000062
为第k列互相关系数的均值。
Figure BDA0003753962490000063
本实施例中，步骤S3中若成像点在每道天线合成孔径时延位置处回波数据幅值最高，将求得的各通道数据的互相关系数均值与成像点在对应各通道A-scan数据时延位置处的响应幅值进行相乘-求和，相应的成像公式为
Figure BDA0003753962490000064
ta,k为成像点a在第k个合成孔径位置处的双程走时。
步骤S4，提取异常区域的单道波A-scan数据，对应所述单道波A-scan数据的幅值突变处，量化地下埋藏目标体的几何尺寸、水平位置及埋地深度。
本实施例中，步骤S4中首先将反射信号的瞬时振幅进行归一化，层间分界面及脱空、疏松等异常区域上下界面对应单道波A-scan的异常连续峰值，即幅值突变处。峰值出现的时间间隔与地下介质中电磁波波速的乘积可得异常区域的竖直净空高度、埋地深度。不同A-scan进行对比，综合步骤S3中的成像结果，确定正常区域与异常区域的分界处的数据道数，通过时钟与采样间隔相乘得到异常区域的水平长宽尺寸、水平位置。此外，在异常区域界面处，瞬时相位会出现同相轴不连续和交叉现象，单道波A-scan的瞬时相位产生反向相位；高频反射波出现，单道波A-scan的瞬时频率增大。
本实施例中，应当统计成像的质量和算法运行时间，确定是否满足工程实际需求，用以保证本发明的实际应用能力。如果达不到预计要求，应当统计和归纳错误，选用其他互相关系数替代pearson相关系数，直至成像效果达到探测实际要求。
本实施例的基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法，基于均指互相关系数，通过在各通道信号时延处上下截取有用信号段并将截取的各通道数据段彼此互相关，将求得的互相关系数均值作为权值加权到后向投影成像算法中，很大程度上抑制了旁瓣和杂波干扰。该方法不受天线、雷达、阵列等的限制，适应性较强，图像分辨精度高，计算量与成像时间适中。可以有效地改善工程实际中直接判读目标回波数据的误判问题，实现地下目标的可视化，为后续相关工作人员的决策提供技术支持。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取测线区域内的三维探地雷达的回波信号数据；
(2)对所述回波信号数据进行预处理，得到三维数据矩阵，所述预处理包括去直达波和增益控制；
(3)分割所述三维数据矩阵为二维剖面数据，通过改进后向投影成像对所述二维剖面数据进行可视化成像；
(4)提取异常区域的单道波A-scan数据，对应所述单道波A-scan数据的幅值突变处，量化地下埋藏目标体的几何尺寸、水平位置及埋地深度；
所述步骤(3)中，分割所述三维数据矩阵为二维剖面数据，通过改进后向投影成像对所述二维剖面数据进行可视化成像，包括：
对应所述三维探地雷达的多个通道，分割三维数据矩阵为二维剖面数据，分别对每一个二维剖面数据进行改进后向投影成像；
通过埋地目标反射信号传播到各天线合成孔径处的双程走时进行查找，遍历整个探测区域，不断重复算法的时延-求和运算；将每个成像点所生成的数据矩阵中的每个通道的数据分别与其他各通道的数据作互相关处理，得到互相关系数均值，将互相关系数均值作为权值与矩阵数据的通道平均数据相乘，最后将相乘的结果进行相加，以实现对所有数据的还原归位；
将根据互相关系数均值改进后向投影实现的二维剖面成像，按照原始采样数据的相对位置进行拼接合并，得到三维可视化成像结果。
2.根据权利要求1所述的基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法，其特征在于，所述回波信号数据为十六进制数据，对所述回波信号数据进行预处理包括：
提取所述回波信号数据，对所述回波信号数据执行删除空格和分割字符的操作，将所述回波信号数据重新排列，转换为十进制数据；
采用均值法去直达波，对转换为十进制数据后的回波信号的行数据求平均值，用转换为十进制数据后的回波信号的行数据减去所述平均值；
生成指数增益函数，根据所述指数增益函数对去直达波后的回波信号进行增益调节。
3.根据权利要求1所述的基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法，其特征在于，所述通过埋地目标反射信号传播到各天线合成孔径处的双程走时进行查找，遍历整个探测区域，不断重复算法的时延-求和运算包括：
若所述三维探地雷达的回波数据垂直采样单元为M，合成孔径数目为Np，对于所述回波数据中的每一个成像点首先进行Np次的延时计算，然后根据双程走时在每个单道波A-scan数据中追踪到对应数值，对所有的单道波A-scan数据中对应数值相加，每个成像点进行Np-1次加法运算。
4.根据权利要求3所述的基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法，其特征在于，对所有的单道波A-scan数据中对应数值相加，每个成像点进行Np-1次加法运算包括：
根据成像点时延获取单道波A-scan数据中对应的回波信号，然后以所述回波信号为中心截取一段长为L+1的有效信号作为所述成像点的时延响应信号；
在所述时延响应信号处上下分别截取L/2个数据值，得到所述成像点的(L+1)Np维的数据矩阵；
将每个成像点所生成的数据矩阵中的每道数据分别与其他各通道数据作互相关处理，将得到的互相关系数均值作为权值与矩阵数据的道平均数据相乘，将相乘的结果进行相加。
5.根据权利要求4所述的基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法，其特征在于，将每个成像点所生成的数据矩阵中的每道数据分别与其他各通道数据作互相关处理，将得到的互相关系数均值作为权值与矩阵数据的道平均数据相乘，将相乘的结果进行相加包括：
所述每个成像点所生成的数据矩阵中的每道数据分别与其他各通道数据作互相关处理，得到一个Np×Np维的互相关系数矩阵：
Figure FDA0003753962480000021
其中，
Figure FDA0003753962480000022
为第k道时延数据段与第Np道时延数据段进行互相关的系数；
若所述成像点在每道天线合成孔径时延位置处回波数据幅值最高，则将求得的各通道数据的互相关系数均值与所述成像点在对应的各通道A-scan数据时延位置处的响应幅值进行相乘，将相乘的结果进行求和。
6.根据权利要求1所述的基于改进后向投影的三维探地雷达量化成像方法，其特征在于，采用的互相关系数为pearson相关系数。
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CN116360001A (zh) * 2023-04-04 2023-06-30 中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所 消除冻土区低频非屏蔽探地雷达多次波信号干扰的方法

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