基于极限梯度提升的公路深层病害雷达识别

针对探地雷达A-scan数据检测多类公路深层病害准确率不高的问题,首先通过实地数据采集、钻芯取样技术,结合数据预处理和专家解释过程,建立大量具有公路深层病害类别标签的A-scan数据库。对不同类别与不同严重程度的病害表征进行对比分析,充分挖掘公路深层病害的细节表征。最后,基于时域-频域多维度,选取A-scan反射波的能量、方差、峰度和对数功率谱作为特征值,引入人工智能分类方法中表现出色的极限梯度提升XGBoost算法(Extreme Gradient Boosting)对数据进行训练和分类预测。结果表明:通过对病害特征的有效提取,XGBoost分类算法对脱空、疏松、裂缝或断层类病害的识别精度均可达90%以上。     

基于YOLO算法的探地雷达道路图像异常自动检测

探地雷达(ground-penetrating radar, GPR)是一种可用于道路内部异常目标识别的无损检测方法。GPR工作时往往产生海量的扫描数据,而数据解释是技术要求高、任务繁重的工作,通常需要人工完成。此外,道路内部的复杂性和异常目标的多样性增加了图像异常检测的难度。近年来,人工智能(artificial intelligence, AI)技术的快速发展为基于AI的探地雷达B-scan图像自动解释提供了可行的技术思路,常用的深度学习算法有RCNN(region-convolutional neural network)和YOLO(you only look once)。虽然YOLOv3在目标检测方面已经有了一定的成效,但YOLOv4的改进算法可以进一步提高检测能力。结合YOLOv3算法,对比研究分析YOLOv4目标检测算法的改进对于目标检测任务的影响,以及YOLOv4算法对探地雷达图像异常目标检测效率的提升能力。结果表明,YOLOv4的改进算法更适用于探地雷达异常目标的自动检测,经过训练后的YOLOv4网络模型满足探地雷达道路内部异常目标智能化检测需求,具有较强的实用价值。     

机场道面地下管线三维定位算法

针对已有方法对机场道面地下管线定位误差较大的问题,提出一种机场道面地下管线三维定位算法。首先,对探地雷达所成管线的B-scan图像进行预处理,将处理后的图像输入Faster-RCNN网络中,对B-scan图像中的管线进行目标识别;其次,由于管线目标符合双曲线形态特征,采用双曲线顶点获取算法确定顶点位置;最后,设计三维空间直线拟合(three-dimensional space line fitting, TDSLF)算法来判断地下管线的具体位置,进行地下管线的三维重构。所提算法实现了地下管线的自动识别与定位,与真实机场道面地下管线实际位置的最大误差仅为4 cm。     

基于联邦滤波的抗欺骗干扰目标跟踪

基于联邦滤波思想将机载数据链、光电传感器和雷达的探测信息进行融合以解决跟踪过程中雷达易受欺骗干扰的问题。针对不同的欺骗干扰方式,对雷达受欺骗干扰时的量测特性进行了分析;提出了多传感器融合干扰检测算法;结合多模型交互、时间配准、信息等价转换、信息分配,提出了了机载多传感器联邦滤波抗欺骗干扰融合算法的具体实现方法。仿真结果表明本算法能够检测并应对雷达的欺骗干扰,确保对真实目标的有效跟踪。     

一种线性探地雷达目标重建算法

为了利用探地雷达快速检测、定位甚至识别地下目标物体,本文在衍射层析成像的基础上,给出了一种线性探地雷达目标重建算法.该算法考虑了空气-土壤两层背景媒质的实际情况,利用一阶Born近似及并矢格林函数建立线性正演模型,基于傅立叶变换技术导出反演计算目标电性参数的解析公式.文中的傅立叶变换及逆傅立叶变换都由快速傅立叶变换(FFT)算法完成,计算量小,计算速度快,从而能对地下隐蔽目标进行快速实时重建.数值模拟实验表明,当背景媒质无损或近似无损时,该算法能对弱散射目标物体的位置、形状及介电常数进行快速且较准确的重建;当背景媒质有损时,能对弱散射目标物体的位置及形状进行快速且较准确的重建;同时,还能对有损或无损媒质中的强散射目标物体进行快速检测.     

基于地图信息的机载雷达对海探测目标检测算法

机载雷达在对临近陆地的海面目标进行探测时会受到很强的陆地杂波干扰,海面附近的强陆地杂波会导致探测范围内虚警概率升高,严重影响雷达的对海探测性能. 针对该问题本文提出了一种基于地图信息的机载雷达对海探测目标检测算法,所提算法通过载机惯导系统提供的载机姿态及天线指向等信息计算天线波束照射区域的经纬度,并将其与地图数据匹配实现海陆分割,进而剔除陆地虚警,输出海面目标. 基于X波段雷达探测实验数据的实验结果表明,本文所提算法能够快速准确判断目标的海陆位置,通过海陆目标的筛选与剔除,提高机载雷达在陆地杂波较强的情况下对海探测性能.      

基于小波自适应阈值方法的探地雷达去噪

探地雷达在实际使用过程中会被各种噪音信号干扰,针对这一问题,本文提出一种基于小波自适应阈值算法的探地雷达信号处理方法。常规小波阈值算法处理探地雷达B-scan图像时因处理前后的小波系数有所差异,可能导致图像失真。为了使目标信号更加明确,并消除噪音等干扰,通过对小波阈值的选取方式和阈值函数进行改进,使用小波变换的不同层数的子带长度确定阈值,实现阈值自适应准确量化。实验结果表明该方法相对传统小波阈值算法更加适用于探地雷达信号处理,自适应阈值函数拥有更好的良好连续性和稳定性,进一步提高了去除直达波和降噪效果,更好的保存了目标图像的细节。与其他方法对比结果表明,本文提出的算法提高了峰值信噪比,降低了图像熵。可见该方法在探地雷达实际使用情况下有一定的应用价值。     

高铁无砟轨道隐患无损排查技术①

该文根据高铗无砟轨的主要病害特点,通过常用无损检测方法的优却点对比,确定探地雷达法为高铁无砟轨道无损检测的最佳方法。采用中国电波所探地雷达LTD2100主机和900MHz、400MHz3~线对镇江高铁某段和信阳高铁某段的探测实验,为高铁无砟轨道病害检测提供了方向和研究基础,为专用化算法提供了数据支持。     

一种新型复合探雷系统的设计和实现

为了解决传统探雷器易受复杂土壤环境和各种干扰物的影响造成误报率过高的问题,提出了一种基于电磁感应(EMI)和探地雷达技术(GPR)的复合探测系统及其设计方案,通过将两种完全不同探测机理的传感器数据进行融合处理,协同工作,提取地雷目标特征信号,结果表明:可有效提高地雷的探知率并降低误报率,克服采用单一探测技术探雷器难以解决的原理性虚警问题;通过样机试验结果验证了设计方案的有效性。     

调频连续波雷达的二维截断统计量恒虚警检测方法

针对调频连续波(FMCW)雷达在密集多目标环境中检测能力降低的问题,提出了采用右截断瑞利分布模型的二维截断统计量恒虚警(TS-CFAR)检测方法。首先对目标回波信号进行二维快速傅里叶变换(FFT)得到二维幅度谱,接着采用二维参考窗在幅度谱上滑动以剔除二维滑窗内幅度过高的参考单元,进而采用右截断瑞利分布模型描述剩余参考单元,最后采用基于最大似然估计的查表法估计门限参量并进行目标检测。与FMCW雷达常用的有序统计量恒虚警(OS-CFAR)和单元平均恒虚警(CA-CFAR)方法相比,TS-CFAR方法在密集多目标环境中检测能力更强。仿真分析表明,当参考窗内有6个干扰目标且检测概率为0.9时,TS-CFAR方法的CFAR损失比CA-CFAR方法小3dB,比OS-CFAR方法小0.8dB,而且由于在运算过程中采用了查表法,TSCFAR方法的计算量远小于OS-CFAR方法。实验结果验证了TS-CFAR方法对FMCW雷达的目标检测的有效性。     

星载合成孔径雷达图像解析定位算法研究

在合成孔径雷达(SAR)图像目标定位技术的基础上,研究基于3个地面控制点的目标图像解析定位算法.该算法利用地球模型和合成孔径雷达图像的特点,在地心直角坐标系下求解目标的位置,用解析算法实现对目标的定时定位,并采用GPS定位数据对北京地区7个点进行了目标定位测量,给出了各点的误差分析.算法不依赖卫星平台和雷达参数,可用于未校正的星载SAR图像.     

基于地闪定位资料的雷暴识别

TITAN算法常用于对雷达体扫资料进行雷暴识别与追踪;但使用的雷达体扫资料成本较高,相比之下地闪定位资料成本较低且易于获得。因此,将TITAN算法运用到地闪定位资料中,探索TITAN算法对地闪定位资料的适用性以及在TITAN算法中地闪定位资料能否取代雷达资料。利用山西省一次雷暴活动过程地闪定位资料,使用TITAN算法对雷暴能够进行了很好地识别;且得出算法阈值选取的大小会影响雷暴的识别。     

基于冲击响应的目标P特征检测算法研究

研究目标冲击响应P特征检测算法 (PFD) .首先介绍如何由冲击雷达所获得的观测中求取目标的冲击响应 ;然后以目标冲击响应为模型以SVD技术为主要手段提出了一种具有良好效果的模型判阶方法 ;建立了以模型阶为判决统计量的P特征检测算法 ,并进行仿真实验 ,获得了满意的结果 .     

基于Kinect遮挡条件下行人的深度图像分割

针对Kinect深度图像中有遮挡条件下的多个行人进行分割算法的实时性和应用研究,提出一种双峰法和迭代法的自适应阈值改进算法,并融合平面位置关系消除重复目标的新算法。在提取遮挡行人目标的连通域后,在连通域的遮挡条件下,对行人有不同深度数据的特性计算出多个阈值,快速、有效地分割行人,对分割后深度图像用改进的消除多余目标算法使分割深度图像的结果更为准确。实验结果表明,在使用该新阈值分割和消除重复目标算法后,行人量大和行人量小时处理一帧需要60ms—70ms,正确识别率为94.8%—97.3%。从结果得出,新深度图像分割算法具有更好的实时性和鲁棒性,能良好地应用于Kinect深度图像分割中。     

基于正演模拟的地下典型目标体探地雷达图像特征分析与评价

目前探底雷达应用领域越来越广,但探底雷达剖面图的信息解译缺乏系统性的标准。本文论述了水平层状目标体,圆形目标体,矩形目标体,地下管道,局部含水层,石油污染物六种地下典型目标体模型正演模拟的图像特征。运用二维时域有限差分法构建污染场地中六种地下典型目标体的正演模型,并获得地下典型目标体雷达剖面图,进一步汇总在正演模拟剖面图中的各个典型目标体的图像识别特点,并分析雷达探测过程中多次波、绕射波等杂波的形成机理,最后通过石油烃污染场地的钻探资料验证实测探地雷达图形特征分析的准确性。本研究为实际工作中探地雷达的反射信号解译和地下目标体的识别提供了一定的理论依据。     

基于ICA的步进频率探地雷达目标信息提取研究

基于独立成分分析较强的信号分析能力,提出了一种针对步进频率探地雷达的独立成分分析与中值滤波处理相结合的目标信息提取方法,从进频率探地雷达回波信号中提取出目标信息.通过对实测数据的处理,结果表明该方法取得了较好的效果.     

基于谱延拓的SAR复图像谱分裂目标Doppler解模糊

合成孔径雷达(SAR)地面目标的径向运动会导致Doppler模糊,将目标Doppler频谱分裂为不同模糊数的2部分,显著增加了目标定位、识别和分类的难度.为实现谱分裂类型目标解模糊,该文基于复图像距离-Doppler(R-D)域的目标包络斜率正比于模糊数的特性,提出一种在谱延拓R-D域作二次距离徙动校正、搜索残留徙动斜...     

一种自适应背景差分运动目标检测算法

运动目标检测是运动行为理解的前提,也是安防系统研究的热点、难点问题。在分析现有检测算法的基础上,针对背景更新模型不准确、分割阈值难以选取等问题,提出了一套自适应背景差分运动目标检测算法。算法包括：基于像素相关区域灰度曲率特征的背景更新模型,基于直方图统计的动态阈值,改进型区域生长的运动目标标识。实验表明该算法能较好解决光照变化所引起的背景更新以及不同环境下阈值选取等问题。     

压制干扰下雷达网点目标概率多假设跟踪算法

针对压制干扰下雷达网跟踪中使用概率多假设跟踪(PMHT)算法航迹丢失率高的问题,提出了一种基于数据压缩的雷达网点目标概率多假设跟踪(DC-PPMHT)算法.该算法先将各雷达在压制干扰下由于检测概率下降出现目标暂消的量测数据在空间对准后进行串行合并和点迹合成,并计算数据压缩后各量测点迹的检测概率,然后把计算得到的压缩点迹和检测概率送入点目标PMHT滤波器中进行跟踪.DC-PPMHT算法在压制干扰下的雷达网跟踪中可以降低航迹丢失率,提高航迹跟踪的精度.仿真结果表明,与PMHT算法相比,DC-PPMHT算法在各雷达采取抗干扰措施前、后的航迹丢失率分别降低了4.7％和1.2％.