[發明專利]一種探地雷達雜波去除方法在審
| 申請號: | 201910006592.0 | 申請日: | 2019-01-04 |
| 公開(公告)號: | CN109709544A | 公開(公告)日: | 2019-05-03 |
| 發明(設計)人: | 吳學禮;鄭文儉;孟凡華;甄然 | 申請(專利權)人: | 河北科技大學 |
| 主分類號: | G01S13/89 | 分類號: | G01S13/89;G01S7/36;G01S7/41 |
| 代理公司: | 北京匯智英財專利代理事務所(普通合伙) 11301 | 代理人: | 張瑋瑋 |
| 地址: | 050018 *** | 國省代碼: | 河北;13 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 探地雷達 雜波 去除 魯棒主成分分析 圖像 低秩矩陣 偏移技術 圖像矩陣 稀疏矩陣 原始數據 大誤差 稀疏度 偏移 回波 算法 主元 聚焦 分解 保留 | ||
1.一種探地雷達雜波去除方法,其特征在于,包括如下步驟:
步驟S1:利用Stolt偏移的方法對探地雷達原始數據進行聚焦處理,得到探地雷達圖像矩陣M;
步驟S2:利用魯棒主成分分析方法對探地雷達圖像矩陣M進行分解,得到低秩矩陣L和稀疏矩陣S,即為雜波L和目標S;
步驟S3:將雜波L去除,保留的目標S即為最終去除雜波后的探地雷達圖像。
2.如權利要求1所述的探地雷達雜波去除方法,其特征在于,所述步S2包括:
步驟S21:初始化拉格朗日乘子Y、稀疏矩陣S、懲罰因子μ以及參數ρ;
步驟S22:通過下式進行奇異值分解,得到矩陣U和V:
(U,∑,V)=svd(M-S+μ-1Y);
步驟S23:通過下式,迭代更新低秩矩陣L,找到滿足L=arg minF(L,S,Y,μ)的低秩矩陣L:
L=US1/μ(∑)VT;其中,S1/μ表示當前迭代周期的迭代系數,VT表示矩陣V的轉置矩陣;
步驟S24:通過下述公式迭代更新稀疏矩陣S:找到滿足S=arg minF(L,S,Y,μ)的稀疏矩陣S:
S=Tλ/μ(M-L+μ-1Y);其中,Tλ/μ表示當前迭代周期內與λ有關的迭代系數;λ表示折中因子;
步驟S25:檢查下終止條件||M-L-S||F/||M||F<預定誤差是否滿足,如果滿足,則結束迭代,如果不滿足,則更新懲罰因子μ和拉格朗日乘子Y,并利用當前迭代周期結束時的稀疏矩陣S和低秩矩陣L,重復步驟S22-步驟S24,進行下一個迭代,直至滿足終止條件;
其中,||M-L-S||F和||M||F分別表示矩陣(M-L-S)和矩陣M的F范數。
3.如權利要求2所述的探地雷達雜波去除方法,其特征在于:所述步驟S21中,初始化的拉格朗日乘子Y=0、稀疏矩陣S=0、懲罰因子μ大于0,參數ρ大于1。
4.如權利要求2所述的探地雷達雜波去除方法,其特征在于:所述步驟S23及步驟S24中,拉格朗日函數F的確定方法為:
F(L,S,Y,μ)=||L||*+λ||S||21+<Y,
其中,||L||*表示矩陣L的秩,||S||21表示矩陣S的l21范數,<Y,M-L-S>表示矩陣Y和矩陣(M-L-S)的標準內積,||M-L-S||F表示矩陣(M-L-S)的F范數。
5.如權利要求2所述的探地雷達雜波去除方法,其特征在于:所述折中因子λ通過下述公式確定:
其中,m和n分別表示矩陣M對應的橫列和縱列單位數。
6.如權利要求2所述的探地雷達雜波去除方法,其特征在于:所述步驟S25中,更新拉格朗日乘子Y的更新通過下述公式進行:
Yk+1=Yk+μk(M-Lk-Sk);k表示剛剛迭代結束的周期。
7.如權利要求1所述的探地雷達雜波去除方法,其特征在于:所述步驟S25中,懲罰因子的更新方法為:若前兩個迭代周期內稀疏矩陣之差的F范數與矩陣M的F范數比小于預定值,則下一個迭代周期的懲罰因子為上一個迭代周期懲罰因子的ρ倍;若前兩個迭代周期內稀疏矩陣之差的F范數與矩陣M的F范數比大于或等于預定值,則下一個迭代周期的懲罰因子與上一個迭代周期懲罰因子相同。
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