[发明专利]一种基于自动反相校正和峰度值比较的探地雷达回波信号去噪算法

说明书

本发明公开了一种基于自动反相校正和峰度值比较的探地雷达回波信号去噪算法，包括以下步骤：将探地雷达原始回波信号与相同长度的零均值白噪声信号进行随机拟合，得到两道信号；运用独立成分分析算法对这两道信号进行分离处理，输出峰度值较大的信号记为x′(m)，峰度值较小的信号记为n′(m)；对x′(m)进行自动反相校正，再运用完全总体经验模态算法对反相校正后的信号进行分解得到P个信号分量，计算各信号分量的峰度值；再计算信号n′(m)的峰度值作为阈值；最后将峰度值大于阈值的所有信号分量累加，作为原始回波信号x(m)去噪后的信号。本方法提高了计算效率和去噪效果。

技术领域

本发明属于探地雷达探测与应用技术领域，具体涉及探地雷达回波信号去噪处理。

背景技术

探地雷达(Ground Penetrating Rada，GPR)通过发射天线向地下发射宽带电磁波，接收天线接收散射回波，通过对散射回波进行处理，对地下未知区域进行无损探测和参数反演。电磁波在地下介质中传播时，遇到存在电性差异的分界面时发生散射，根据接收到的电磁散射回波来反演地下未知区域的异常体位置、形态、埋藏深度等参数。GPR作为探测地下目标的一种重要工具，在人道主义救援中探测地下生命迹象，在维和行动中定位清除地雷、未爆炸武器，在安全保卫中探测判断地下异常物，在施工中定位地下管道、线缆等方面正得到越来越多的研究与使用。

GPR回波信号由直达波、界面反射波、目标散射波、随机噪声等成分构成，在频率域和时间域互有重叠，难以区分。GPR发送的电磁波在地下传播的过程中，受到地下介质结构复杂多变、仪器参数或者噪声的多种因素的影响，会发生衰减、频散和其他干扰，这在很大程度上限制了GPR的探测分辨率和数据解释效果。因此，为了获得质量良好的回波信号，需要抑制噪声和杂波，提取所需的目标回波信号，最大限度地还原地下的异常体的散射回波。GPR信号处理水平对定位和识别目标起着决定性作用，因此开展GPR信号处理方法的研究工作有着重要的研究价值与现实意义。

国内外开展了大量的GPR信号去噪处理方面的研究工作。文献1“Jing Li,CaiLiu,Zhaofa Zeng,Lingna Chen,GPR Signal Denoising and Target Extraction Withthe CEEMD Method,IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2015,12(8):1615-1619.”提出了一种基于完全总体经验模态分解(Complete Ensemble Empirical ModeDecomposition,CEEMD)的GPR信号处理方法，通过对GPR回波信号进行CEEMD分解，人工方式进行噪声辨识和去除，进而实现信号去噪。运用Hilbert-Huang变换，证明了该算法比经验模态分解和总体经验模态分解的谱分辨率更高；文献2“谢朋成,探地雷达探测浅地层目标的算法研究,东北林业大学,2016”提出了一种基于独立成分分析(Independent ComponentAnalysis，ICA)的GPR探测浅地层目标的算法研究。文献3“陈玲娜,基于CEEMD和PCA的探地雷达数据处理研究与应用,吉林大学,2016”对复杂GPR信号进行分频处理，通过选择固定频段的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行重构从而去除高频杂波和低频隐失波的影响，再通过从原始信号中去掉高阶主成分信息，提取目标信号。上述的处理方法中，基于ICA的去噪算法存在信号相位不定性的问题，基于CEEMD的去噪算法则需要通过人工判读的方式对各IMF分量进行判别，再进行信号重构，效率低。

因此，有必要设计一种能够自动判定相位并自动进行IMF分量提取的GPR信号去噪算法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对ICA算法的信号相位不定性和CEEMD算法中问题，提供一种基于自动反相校正和峰度值比较的探地雷达回波信号去噪算法，提高了计算效率和去噪效果。

本发明的技术方案如下：