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探地雷達圖像數據處理及應用研究

2010-10-17 08:39:36周奇才陳秋鋒馮雙昌
物探化探計算技術 2010年6期
關鍵詞:數據處理信號

周奇才,陳秋鋒,馮雙昌

(同濟大學 機械工程學院,上海 201804)

探地雷達圖像數據處理及應用研究

周奇才,陳秋鋒,馮雙昌

(同濟大學 機械工程學院,上海 201804)

對探地雷達數據構成及干擾來源進行了分析,利用均值法去除背景噪聲;運用H ILBERT變換數據處理技術得到雷達圖像的瞬時振幅、瞬時相位和瞬時頻率等瞬時剖面圖像,以提高圖像的分辨力,增強目標識別的準確性。通過對工程實際探地雷達圖像數據的處理,驗證了方法的有效性。

探地雷達;數據分析;干擾抑制;H ILBERT變換

0 前言

探地雷達(Ground Penetrating Radar,簡稱GPR)是一種利用電磁波來確定地下介質分布的技術設備,具有無損檢測,分辨率高,探測效率高,實時顯示等優點[1]。目前已廣泛應用于考古、路面質量檢測,以及隧道襯砌厚度檢測和市政管線探測等領域[2]。

一方面,探地雷達在工作過程中易受到各種噪聲不同程度地干擾,降低了圖像的信噪比;另一方面,由于大地介質的不均勻性,探地雷達發射的高頻脈沖電磁波在地下傳播過程中,將會發生強烈的衰減、反射、折射、繞射和散射,這些反射波、折射波、繞射波和散射波相互疊加在一起,為數據處理帶來了很大的困難[3、4]。因而,如果只通過反射信號的幅值來進行判斷,易使雷達使用人員產生誤判或漏判。因此,必須對原始數據進行適當地處理,以改善數據資料,為最終的地質探測解釋提供清晰可辨的雷達探測圖像。

針對探地雷達在實際探測中的應用,在對數據采集模型和干擾源性質分析的基礎上,作者對采集到的探地雷達數據進行了相關去噪處理,探討了H ILBERT變換在探地雷達數據處理中的應用。通過對實際獲取的探地雷達數據的處理,驗證了該方法的有效性。

1 探地雷達數據分析

由于雷達發射天線發射出的電磁波具有一定的張角,最后通過疊加可以形成單道數據,因而采集到的數據含有多種成份[5、6],如圖1所示。

圖1 單道GPR數據組成Fig.1 Single channel GPR data com position

在圖1中:

(1)a(t)為直達波,由TX發出并直接被RX所接收,主要集中在GPR記錄最初的很短時間段,對我們識別地下介質反射影響不大。

(2)b(t)為地表反射波,它是由于空氣與地面之間的阻抗突變而產生的。該反射波與地下反射回波相比,具有更大的能量,而且衰減慢,易形成多次反射,影響范圍大。

(3)c(t)為周圍環境介質的干擾,屬于高頻干擾,易產生振鈴效應。

(4)r(t)為隨機干擾。

(5)s(t)為目標體反射波信號,是希望通過數據處理加強的部份。

根據對探地雷達單道數據組成成份及性質的分析,可將其數據采集過程簡化為如圖2所示的模型。首先,雷達發射天線TX發出一系列電磁波x(t),經過地電介質系統h(t)與周圍環境隨機干擾r(t)一起,被雷達接收天線(RX)所接收,并記為y(t);然后,在經過雷達主機A/D模塊后,以離散的形式y(n)存儲在存儲器中;最后,在探測時間范圍內采集到所有數據道,并以圖像的形式顯示[7]。

圖2 單道GPR數據采集模型Fig.2 Single channel GPR data co llectionmodel

圖1中各數據成份,經圖2所示方式采樣離散化后,最終獲得的數據如式(1)所示

一副B掃描雷達圖像,是由一系列在采集時間段內獲取的單道雷達數據所構成,其中包含M×N個數據點(M為單道數據采樣點數,N為采集的數據道數),記為AM×N。

2 探地雷達數據處理及解釋

2.1 干擾抑制

直達波、地表反射波和周圍環境干擾,被統稱背景干擾。由于這些干擾的存在,掩蓋了目標回波信號的部份特征。這部份干擾屬于固定干擾,其信號特征分布均勻,能量較強,以水平方式融合在數據中。采用均值法去除背景噪聲,即從每一個A掃描中減去整個B掃描圖像中所有相同雙程走時的A掃描的平均[8],表達式如下:

其中 0≤i≤M-1,0≤j≤N-1。

2.2 H ILBERT變換解析原理及過程

根據探地雷達信號的特征,可以認為它是一種窄帶信號,所以利用H ILBERT變換解析表達式中虛部與實部的關系,可有效地提取復雜信號的瞬時參數,即瞬時幅值、瞬時相位和瞬時頻率,從而更加有效地突出信號所包含的信息,以利于目標體的識別。

H ILBERT變換原理及算法如下[9、10]:

g(t)為變換因子,其單位沖擊響應為:

頻率響應為:

由式(3)、式(4)和式(5)可以看出,信號f(t)經過H ILBERT變換后,其幅頻特性不變;負頻率成份作+90o相移,而正頻率成份作-90°相移。

利用實信號與其H ILBERT變換后信號正交的特性,構建復信號z(t),定義為信號f(t)的解析信號。

對式(6)二端作傅里葉變換,并由式(5),得:

所以

從式(8)可知,由H ILBERT變換所構成的解析信號只包含正頻率成份,且是原信號正頻率分量的二倍。

將復信號z(t)寫成指數形式:

其中

式中 R(t)代表瞬時振幅。

或其中 θ(t)代表瞬時相位;ω0為探地雷達發射天線中心頻率;φ(t)為初始相位,是時間的函數。

對式(11)和式(12)求微分,可得信號的瞬時頻率:

所得到的三種瞬時信息瞬時振幅、瞬時相位和瞬時頻率,不是一段時間的平均,而是指一個特定的瞬間。

(1)瞬時振幅是反射強度的度量,正比于該時刻雷達信號總能量的平方根,因而它有更加清晰的空間分辨率。利用這種特性,便于確定介質變化[11、12]。

(2)瞬時相位反映了探地雷達時距剖面上同相軸的變化。由于其與反射波的能量強弱無關,所以可充分顯示反射波的相位信息。利用瞬時相位信息,可以追蹤地層的變化及小斷層。

(3)瞬時頻率是瞬時相位的時間變化率,反映了介質巖性的變化。利用瞬時頻率信息,可以更加準確地分辨介質分界面[13、14]。

利用這三種瞬時信息,可以更加準確地實現目標體識別。

3 工程實例

3.1 數據采集

利用意大利IDS公司的IDS-K2探地雷達雷達系統,對龍陽路某處一地下管線進行探測,如圖3所示。探地雷達發射天線中心頻率為200MHz,采用連續剖面法采集數據,自動疊加次數為40,采樣時窗為20 ns,每掃采集512個采樣點,測線長度約為4m,目標體埋深約為20 cm,直徑約為12 cm。

3.2 數據處理及解釋

由于地下埋藏物較淺,其反射特征很可能被掩蓋掉,因此需要對采集到的雷達圖像先進行干擾抑制,然后利用H ILBERT變換提高圖像的分辨精度。

圖3 地下管線探測Fig.3 Underground p ipeline detection

從下頁圖4(a)雖然可以看到管線的雙曲線特征,但由于干擾的存在仍然無法準確斷定。通過對原圖像進行干擾抑制,目標反射信息得到了加強,如下頁圖4(b)所示,可更加清晰地看到雙曲線特征,但有一些細節信號仍不能清晰地看出。通過對經干擾抑制后的探地雷達圖像進行H ILBERT變換后,可以增強異常信號的分辨力,得到更多的目標體反射特征。從下頁圖4(c)瞬時振幅剖面圖像中,可以很容易地看出目標體的分布范圍。從下頁圖4(d)瞬時相位剖面圖像中,可以看到明顯的同相軸錯亂,這是新舊混凝土的分界面,這進一步驗證了管線所在的位置。從圖4(e)瞬時頻率剖面圖像中,可以看到更為清晰的雙曲線頂部,便于確定管線的埋深;而且還可以看到混凝土與泥土的分界面。經過實際情況的檢驗,驗證了方法的有效性。

4 結語

探地雷達系統在工程應用中不可避免地受到外界及自身的干擾,從而導致獲取的雷達圖像信噪比較低,掩蓋了目標體的部分反射特征。通過干擾抑制處理,可以得到較為清晰的雷達圖像。H ILBERT變換作為一種信號處理手段,可將探地雷達數據記錄中的信息分離開來,從一幅時距剖面圖像,得到‘瞬時幅值剖面’、‘瞬時相位剖面’和‘瞬時頻率剖面’等三幅瞬時圖像特征,并增強了它們的特征,避免只通過單一的原始時距剖面的局限性,增強了目標識別的準確性。

圖4 探地雷達圖像數據處理方法在工程實踐中的應用Fig.4 App lication of GPR data im age p rocessing in engineering p ractice

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P 631.3+25

A

1001—1749(2010)06—0665—04

2010-05-17 改回日期:2010-09-17

周奇才(1962-),男,漢族,江蘇宜興人,教授,博導,主要從事機電一體化、城市建設機械智能控制研究。

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