[发明专利]基于稀疏表示的地下隐藏裂缝填充物识别方法

摘要

本发明公开一种基于稀疏表示的地下隐藏裂缝填充物识别方法，结合经验模态分解和小波分解提取特征的优点，先通过对不同地下裂缝填充物的回波信号进行经验模态分解，得到最优经验模态分量。再将原回波信号进行小波分解，得到最优小波分解系数。最后将最优经验模态分量和最优小波分解系数进行相关性分析，将与最优经验模态相关性大的最优小波分解系数作为新建过完备字典的基。在得到过完备字典之后，再用相同的方法以上相同的方法处理要求被识别的信号，得到该信号的最优特征分量。最后将过完备字典和待识别最优分量代入压缩感知重构算法，对该信号进行重构识别。本发明其具有减少采样数据量和精确度高的特点。

主权项

基于稀疏表示的地下隐藏裂缝填充物的识别方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1，构建具有不同填充物的地下隐藏裂缝的模拟探测场景，并通过探地雷达向所构建的模拟探测场景发射信号，获取不同裂缝填充物的模拟回波信号；步骤2，分别对探地雷达获取的不同裂缝填充物的模拟回波信号进行经验模态分解处理，并将得到的模拟经验模态分量与模拟回波信号进行相关性分析，将与模拟回波信号相关性大的模拟经验模态分量选为最优模拟经验模态分量；步骤3，分别对探地雷达获取的不同裂缝填充物的模拟回波信号进行小波分解处理，并将得到的模拟小波分解系数与模拟回波信号进行相关性分析，将与模拟回波信号相关性大的模拟小波分解系数选为最优模拟小波分解系数；步骤4，将每种裂缝填充物的最优模拟小波分解系数分别与该裂缝填充物的最优模拟经验模态分量进行相关性分析，将与最优模拟经验模态分量相关性大的最优模拟小波分解系数作为该裂缝填充物的模拟回波信号的模拟特征分量；步骤5，将各种填充物的模拟特征分量作为新建过完备字典的基，构造字典；步骤6，通过探地雷达向待识别的实际探测场景发射信号，获取该实际探测场景的地下隐藏裂缝填充物的实测回波信号；步骤7，对探地雷达获取的地下隐藏的裂缝填充物的实测回波信号进行经验模态分解处理，并将得到的实测经验模态分量与实测回波信号进行相关性分析，将与实测回波信号相关性大的实测经验模态分量选为最优实测经验模态分量；步骤8，对探地雷达获取的地下隐藏的裂缝填充物的实测回波信号进行小波分解处理，并将得到的实测小波分解系数与实测回波信号进行相关性分析，将与实测回波信号相关性大的实测小波分解系数选为最优实测小波分解系数；步骤9，将地下隐藏的裂缝填充物的最优实测小波分解系数分别与该地下隐藏裂缝填充物的最优实测经验模态分量进行相关性分析，将与最优实测经验模态分量相关性大的最优实测小波分解系数作为该地下隐藏的裂缝填充物的实测回波信号的实测特征分量；步骤10，通过压缩感知重构方法，将步骤9所得的实测特征分量与步骤5所构造的字典进行信号重构分辨，由此确定实际探测场景的地下隐藏的裂缝填充物的种类。