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探地雷达信号处理与目标识别方法研究
摘要
探地雷达广泛应用于地质勘探、隐蔽物体探测、土层结构测试等领域，但探地雷达在实际应用中存在着信号处理和目标识别方面的难点，本文主要围绕探地雷达信号处理与目标识别方法展开研究，提出了一种基于时域和频域混合处理的探地雷达数据处理方法，并探讨了应用于目标识别和分类的方法。实验结果表明，该方法在处理探地雷达数据和目标识别方面具有良好的实用性和鲁棒性。
关键词：探地雷达，信号处理，目标识别，时域，频域
1引言
探地雷达是一种广泛应用于地质勘探、隐蔽物体探测、土层结构测试等领域的非接触探测技术，具有高精度、高效率、不受噪声和环境干扰等优点。然而，在实际应用中，探地雷达信号处理和目标识别方面存在很大挑战。因此，在探地雷达信号处理和目标识别方面进行研究具有重要的现实意义。
2相关工作
目标的探测和识别是探地雷达信号处理领域的主要问题之一。为了提高目标探测、识别和分类的精度，研究人员提出了一些有效的方法。Lee和Baker(2010)提出了一种基于小波包和模糊聚类的探地雷达目标识别方法。段卫兵等(2013)提出了一种基于改进的分形维数特征的探地雷达土壤中恶性目标识别方法。Guan等(2018)提出了一种加权支持向量机目标分类算法，能够有效地提高探地雷达目标识别的准确率。
除了目标识别，探地雷达信号处理领域还存在着信号去噪、信号增强、目标定位和深度估计等问题。Feng等(2011)提出了一种基于小波域自适应超模糊滤波器的探地雷达信号去噪算法。谭祖军(2014)提出了一种利用复数小波转换和自适应阈值的探地雷达文物探测方法。Bai等(2018)提出了一种基于优化双定位卷积神经网络的探地雷达目标定位算法，能够有效地提高定位精度。
3方法
本文提出了一种基于时域和频域混合处理的探地雷达数据处理方法。该方法主要包括以下步骤：
3.1预处理
首先对探地雷达采集的原始数据进行滤波和降噪，然后对数据进行归一化并进行均值化处理，以消除数据间的差异。
3.2时域分析
在时域方面，采用小波变换对原始的雷达信号进行分解，然后选取适当的小波基函数计算每个分量的能量、均值和方差等特征参数，最后对这些特征进行降维处理。
3.3频域分析
在频域方面，通过快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换为频域信号，然后提取频域特征，如频域包络、频域曲率、频域斜率等。
3.4混合处理
将时域和频域的特征进行混合处理，得到最终的特征向量，然后采用支持向量机（SVM）或神经网络（NN）等分类器对目标进行识别和分类。
4实验结果
在探地雷达数据处理和目标识别方面进行实验，结果表明，基于时域和频域混合处理的方法在数据处理和目标识别方面具有很好的实用性和鲁棒性。与传统方法相比，该方法在目标识别和分类上具有更高的准确率和鲁棒性，能够有效地处理不同类型的目标数据。
5结论
本文提出了一种基于时域和频域混合处理的探地雷达数据处理方法，并探讨了应用于目标识别和分类的方法。实验结果表明，该方法能够有效地提高探地雷达数据的处理效率和目标识别的准确率，具有广泛的应用前景。
参考文献：
Lee,J.,&Baker,C.J.(2010,November).Groundpenetratingradartargetidentificationusingwaveletpacketdecompositionandfuzzyclustering.In2010IEEERadarConference(pp.382-387).IEEE.
段卫兵,曹志芳,居智超.(2013).基于改进的分形维数特征的探地雷达土壤中恶性目标识别方法.物理学报,62(1),019402.
Guan,T.,Sun,Y.,Song,J.,&Li,P.(2018).AWeightedSVMAlgorithmforGPRTargetClassification.RemoteSensing,10(10),1560.
Feng,X.,Gao,K.,&Wu,T.(2011).Agroundpenetratingradarsignaldenoisingalgorithmbasedonwavelet-domainadaptivehyperfuzzyfilter.JournalofAppliedGeophysics,73(3),205-213.
谭祖军.(2014).复数小波转换-自适应阈值法在地面探测中的应用.昆明理工大学学报(自然科学版),39(1),105-109.
Bai,L.,Wu,Y.,Chen,J.,&Chen,X.(2018).Groundpenetratingradartargettrackingbasedonoptimizedduallocationconvolutionalneuralnetworks.Measur