探地雷达图像数据处理及应用研究

周奇才,陈秋锋,冯双昌

(同济大学 机械工程学院,上海 201804)

探地雷达图像数据处理及应用研究

周奇才,陈秋锋,冯双昌

(同济大学 机械工程学院,上海 201804)

对探地雷达数据构成及干扰来源进行了分析,利用均值法去除背景噪声;运用H ILBERT变换数据处理技术得到雷达图像的瞬时振幅、瞬时相位和瞬时频率等瞬时剖面图像,以提高图像的分辨力,增强目标识别的准确性。通过对工程实际探地雷达图像数据的处理,验证了方法的有效性。

探地雷达;数据分析;干扰抑制;H ILBERT变换

0 前言

探地雷达(Ground Penetrating Radar,简称GPR)是一种利用电磁波来确定地下介质分布的技术设备,具有无损检测,分辨率高,探测效率高,实时显示等优点[1]。目前已广泛应用于考古、路面质量检测,以及隧道衬砌厚度检测和市政管线探测等领域[2]。

一方面,探地雷达在工作过程中易受到各种噪声不同程度地干扰,降低了图像的信噪比;另一方面,由于大地介质的不均匀性,探地雷达发射的高频脉冲电磁波在地下传播过程中,将会发生强烈的衰减、反射、折射、绕射和散射,这些反射波、折射波、绕射波和散射波相互叠加在一起,为数据处理带来了很大的困难[3、4]。因而,如果只通过反射信号的幅值来进行判断,易使雷达使用人员产生误判或漏判。因此,必须对原始数据进行适当地处理,以改善数据资料,为最终的地质探测解释提供清晰可辨的雷达探测图像。

针对探地雷达在实际探测中的应用,在对数据采集模型和干扰源性质分析的基础上,作者对采集到的探地雷达数据进行了相关去噪处理,探讨了H ILBERT变换在探地雷达数据处理中的应用。通过对实际获取的探地雷达数据的处理,验证了该方法的有效性。

1 探地雷达数据分析

由于雷达发射天线发射出的电磁波具有一定的张角,最后通过叠加可以形成单道数据,因而采集到的数据含有多种成份[5、6],如图1所示。

图1 单道GPR数据组成Fig.1 Single channel GPR data com position

在图1中:

(1)a(t)为直达波,由TX发出并直接被RX所接收,主要集中在GPR记录最初的很短时间段,对我们识别地下介质反射影响不大。

(2)b(t)为地表反射波,它是由于空气与地面之间的阻抗突变而产生的。该反射波与地下反射回波相比,具有更大的能量,而且衰减慢,易形成多次反射,影响范围大。

(3)c(t)为周围环境介质的干扰,属于高频干扰,易产生振铃效应。

(4)r(t)为随机干扰。

(5)s(t)为目标体反射波信号,是希望通过数据处理加强的部份。

根据对探地雷达单道数据组成成份及性质的分析,可将其数据采集过程简化为如图2所示的模型。首先,雷达发射天线TX发出一系列电磁波x(t),经过地电介质系统h(t)与周围环境随机干扰r(t)一起,被雷达接收天线(RX)所接收,并记为y(t);然后,在经过雷达主机A/D模块后,以离散的形式y(n)存储在存储器中;最后,在探测时间范围内采集到所有数据道,并以图像的形式显示[7]。

图2 单道GPR数据采集模型Fig.2 Single channel GPR data co llectionmodel

图1中各数据成份,经图2所示方式采样离散化后,最终获得的数据如式(1)所示

一副B扫描雷达图像,是由一系列在采集时间段内获取的单道雷达数据所构成,其中包含M×N个数据点(M为单道数据采样点数,N为采集的数据道数),记为AM×N。

2 探地雷达数据处理及解释

2.1 干扰抑制

直达波、地表反射波和周围环境干扰,被统称背景干扰。由于这些干扰的存在,掩盖了目标回波信号的部份特征。这部份干扰属于固定干扰,其信号特征分布均匀,能量较强,以水平方式融合在数据中。采用均值法去除背景噪声,即从每一个A扫描中减去整个B扫描图像中所有相同双程走时的A扫描的平均[8],表达式如下:

其中 0≤i≤M-1,0≤j≤N-1。

2.2 H ILBERT变换解析原理及过程

根据探地雷达信号的特征,可以认为它是一种窄带信号,所以利用H ILBERT变换解析表达式中虚部与实部的关系,可有效地提取复杂信号的瞬时参数,即瞬时幅值、瞬时相位和瞬时频率,从而更加有效地突出信号所包含的信息,以利于目标体的识别。

H ILBERT变换原理及算法如下[9、10]:

g(t)为变换因子,其单位冲击响应为:

频率响应为:

由式(3)、式(4)和式(5)可以看出,信号f(t)经过H ILBERT变换后,其幅频特性不变;负频率成份作+90o相移,而正频率成份作-90°相移。

利用实信号与其H ILBERT变换后信号正交的特性,构建复信号z(t),定义为信号f(t)的解析信号。

对式(6)二端作傅里叶变换,并由式(5),得:

所以

从式(8)可知,由H ILBERT变换所构成的解析信号只包含正频率成份,且是原信号正频率分量的二倍。

将复信号z(t)写成指数形式:

其中

式中 R(t)代表瞬时振幅。

或其中 θ(t)代表瞬时相位;ω0为探地雷达发射天线中心频率;φ(t)为初始相位,是时间的函数。

对式(11)和式(12)求微分,可得信号的瞬时频率:

所得到的三种瞬时信息瞬时振幅、瞬时相位和瞬时频率,不是一段时间的平均,而是指一个特定的瞬间。

(1)瞬时振幅是反射强度的度量,正比于该时刻雷达信号总能量的平方根,因而它有更加清晰的空间分辨率。利用这种特性,便于确定介质变化[11、12]。

(2)瞬时相位反映了探地雷达时距剖面上同相轴的变化。由于其与反射波的能量强弱无关,所以可充分显示反射波的相位信息。利用瞬时相位信息,可以追踪地层的变化及小断层。

(3)瞬时频率是瞬时相位的时间变化率,反映了介质岩性的变化。利用瞬时频率信息,可以更加准确地分辨介质分界面[13、14]。

利用这三种瞬时信息,可以更加准确地实现目标体识别。

3 工程实例

3.1 数据采集

利用意大利IDS公司的IDS-K2探地雷达雷达系统,对龙阳路某处一地下管线进行探测,如图3所示。探地雷达发射天线中心频率为200MHz,采用连续剖面法采集数据,自动叠加次数为40,采样时窗为20 ns,每扫采集512个采样点,测线长度约为4m,目标体埋深约为20 cm,直径约为12 cm。

3.2 数据处理及解释

由于地下埋藏物较浅,其反射特征很可能被掩盖掉,因此需要对采集到的雷达图像先进行干扰抑制,然后利用H ILBERT变换提高图像的分辨精度。

图3 地下管线探测Fig.3 Underground p ipeline detection

从下页图4(a)虽然可以看到管线的双曲线特征,但由于干扰的存在仍然无法准确断定。通过对原图像进行干扰抑制,目标反射信息得到了加强,如下页图4(b)所示,可更加清晰地看到双曲线特征,但有一些细节信号仍不能清晰地看出。通过对经干扰抑制后的探地雷达图像进行H ILBERT变换后,可以增强异常信号的分辨力,得到更多的目标体反射特征。从下页图4(c)瞬时振幅剖面图像中,可以很容易地看出目标体的分布范围。从下页图4(d)瞬时相位剖面图像中,可以看到明显的同相轴错乱,这是新旧混凝土的分界面,这进一步验证了管线所在的位置。从图4(e)瞬时频率剖面图像中,可以看到更为清晰的双曲线顶部,便于确定管线的埋深;而且还可以看到混凝土与泥土的分界面。经过实际情况的检验,验证了方法的有效性。

4 结语

探地雷达系统在工程应用中不可避免地受到外界及自身的干扰,从而导致获取的雷达图像信噪比较低,掩盖了目标体的部分反射特征。通过干扰抑制处理,可以得到较为清晰的雷达图像。H ILBERT变换作为一种信号处理手段,可将探地雷达数据记录中的信息分离开来,从一幅时距剖面图像,得到‘瞬时幅值剖面’、‘瞬时相位剖面’和‘瞬时频率剖面’等三幅瞬时图像特征,并增强了它们的特征,避免只通过单一的原始时距剖面的局限性,增强了目标识别的准确性。

图4 探地雷达图像数据处理方法在工程实践中的应用Fig.4 App lication of GPR data im age p rocessing in engineering p ractice

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P 631.3+25

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1001—1749(2010)06—0665—04

2010-05-17 改回日期:2010-09-17

周奇才(1962-),男,汉族,江苏宜兴人,教授,博导,主要从事机电一体化、城市建设机械智能控制研究。