【摘要】：探地雷達主要應用于地下目標的定位、幾何形狀識別、電性能參數(shù)估計和分類。傳統(tǒng)機器學習方法對地下目標分類、定位和參數(shù)估中,探地雷達信號特征的提取需要人工設計,其中涉及到實驗人員的主觀經(jīng)驗,給實驗結果帶來了很多不確定性。因此如何構建特征自動提取的地下目標分類、定位和參數(shù)估計框架具有重要意義。針對以上問題,本文提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks,CNN)的地下目標形狀分類、定位和介電常數(shù)估計方法。本文的主要內(nèi)容為:首先,研究了基于CNN的地下目標形狀分類方法。對于傳統(tǒng)人工設計特征提取方法的不足,鑒于CNN具有自動學習特征的優(yōu)勢,采用CNN框架對淺層地下目標形狀分類。利用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)代替softmax層,采用CNN-SVM對地下目標形狀識別。相比于傳統(tǒng)特征提取方法聯(lián)合SVM的分類結果,CNN-SVM方法具有更高的分類準確率和精度。其次,研究了基于全卷積網(wǎng)絡(Fully Convolutional Networks,FCN)的地下目標定位方法。對于地下目標定位中特征提取方法的缺陷,鑒于AlexNet網(wǎng)絡模型具有強大的特征提取能力,通過把AlexNet的全連接層使用卷積層代替,將其改為全卷積網(wǎng)絡,聯(lián)合改進的非極大值抑制方法對地下目標定位。與傳統(tǒng)的特征提取方法相比,FCN具有更好的定位性能。最后,研究了基于級聯(lián)CNN的地下目標介電常數(shù)估計方法。傳統(tǒng)方法對地下目標的定位和參數(shù)估計都是獨立進行,對此本文在全卷積網(wǎng)絡地下目標定位的基礎上,通過級聯(lián)一個CNN實現(xiàn)地下目標介電常數(shù)估計。相比于單個CNN的介電常數(shù)估計結果,級聯(lián)CNN模型具有更低的估計誤差,并實現(xiàn)了地下目標的定位和介電常數(shù)估計一體化。因此,本文的CNN方法在地下目標的分類、定位和參數(shù)估計領域具有參考價值。
【學位授予單位】：南昌大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;P631.3
【圖文】：

1科學研究領域圖 1.1 探地雷達應用領域用電磁信號探測地下環(huán)境，由化發(fā)展，并且廣泛應用于各個[5-6]、礦產(chǎn)勘探[7]、冰川厚度探研領域等方面都涉及探地雷達

第 2 章 基于傳統(tǒng)特征提取方法的地下目標形狀分類探地雷達圖像雙曲線模型受發(fā)射波形、極化方式、背景介質(zhì)、埋藏深度、目標的形狀和電性能參數(shù)的影響，GPR 回波信號組成較為復雜，但 GPR 雙曲線圖像能夠直觀的顯示各種回波狀態(tài)，便于實時觀測，圖 2.1 為探地雷達工作原理圖。2.2.2 光滑地表面地下目標模型模擬在仿真系統(tǒng)中，首先在地表面光滑情況下建立地下目標正演模型，設置地下場景的維度大小、收發(fā)天線的參數(shù)、地下目標的大小和電性能參數(shù)、背景介質(zhì)的電性能參數(shù)和天線的移動步長和方向。使用 gprMax 對地下圓形和矩形目標進行數(shù)值仿真。其中，圖 2.2 為地下圓形和矩形目標仿真模型。

電導率 為 0.005S/m。通過數(shù)值仿真得到 500 組 GPR 圖像，其中圓形和矩形目標各 250 組。圖2.3(a)、(b)分別為單個地下圓形和矩形目標仿真的 GPR 圖像。

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