基于改进K-SVD和哈希算法的探地雷达有效信号提取识别方法研究

作     者：闫枫 

作者单位：河北科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：吴学礼

授予年度：2022年

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

主      题：探地雷达 正演模拟 杂波抑制 小波变换 K-SVD 哈希算法 

摘      要：在城市快速发展的过程中,城市道路和地下管道建设中出现许多问题,路面塌陷现象和管道线路泄露现象也层出不穷,带来巨大的经济损失。探地雷达（Ground Penetrating Radar,GPR）作为一种高效无损探测技术,将高频电磁波通过发射天线发射到探测面,接收天线接收反射信号并进一步对数据分析和处理,最终判断地下情况。探地雷达技术在地下环境探测以及管道渗漏检测方面具有广阔的前景。本文利用基于时域有限差分法（Finite Difference Time Domainmethod,FDTD）的正演模拟技术研究探地雷达的信号处理和识别方法。首先,针对探地雷达原始图像数据获取工作,结合电磁学知识,采用基于时域有限差分法的Gpr Max仿真软件对探地雷达图像进行正演模拟。利用软件构建不同条件下的目标模型,为后续研究探地雷达目标信号处理与识别提供稳定可靠的数据来源。其次,目标信号中存在的杂波噪声干扰,严重影响到对目标信号的读取与解译。因此,提出一种基于小波变换和K-SVD的自适应双边滤波算法。方法通过将GPR信号分解,选取目标成分进行重构,达到杂波抑制作用,进一步通过自适应双边滤波去除背景噪声,有效地提取出目标信号。通过对比仿真实验验证,与其他方法相比,该方法具有更佳的杂波抑制性能,同时有效地去除了背景噪声。最后,通过杂波抑制和降噪算法对雷达原始图像处理后,为了有效识别目标信号,提出一种基于约束矢量K-means聚类分析的哈希识别算法。该方法同时将约束矢量K-means聚类分析算法与哈希算法相结合,将雷达图像进行离散余弦变换,得到DCT系数矩阵,DCT获取探地雷达图像的低频部分,进一步得到图片哈希指纹,通过设定临界阈值输出对比结果,最后再对输出结果进行约束矢量K-means聚类分析,识别得到雷达图像目标信号。通过仿真实验验证,证明算法在探地雷达目标信号识别上具有更高的准确性,并且可以更加聚焦识别出目标信号,显著提高识别速率。