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[發(fā)明專利]一種探地雷達(dá)雜波去除方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201910006592.0 申請(qǐng)日: 2019-01-04
公開(公告)號(hào): CN109709544A 公開(公告)日: 2019-05-03
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 吳學(xué)禮;鄭文儉;孟凡華;甄然 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 河北科技大學(xué)
主分類號(hào): G01S13/89 分類號(hào): G01S13/89;G01S7/36;G01S7/41
代理公司: 北京匯智英財(cái)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11301 代理人: 張瑋瑋
地址: 050018 *** 國省代碼: 河北;13
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 探地雷達(dá) 雜波 去除 魯棒主成分分析 圖像 低秩矩陣 偏移技術(shù) 圖像矩陣 稀疏矩陣 原始數(shù)據(jù) 大誤差 稀疏度 偏移 回波 算法 主元 聚焦 分解 保留
【說明書】:

發(fā)明涉及一種探地雷達(dá)雜波去除方法,包括如下步驟:步驟S1:利用Stolt偏移的方法對(duì)探地雷達(dá)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行聚焦處理,得到探地雷達(dá)圖像矩陣M;步驟S2:利用魯棒主成分分析方法對(duì)探地雷達(dá)圖像M進(jìn)行分解,得到低秩矩陣L和稀疏矩陣S,即為雜波L和目標(biāo)S;步驟S3:將雜波L去除,保留的目標(biāo)S即為最終去除雜波后的探地雷達(dá)圖像。本發(fā)明提供的探地雷達(dá)雜波去除方法,將Stolt偏移技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)和魯棒主成分分析的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合,相比于直接魯棒主成分分析算法,解決了目標(biāo)回波能量不集中的問題,大大提高了稀疏度,可以避免因主元選取不當(dāng)產(chǎn)生的較大誤差。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及無線雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種探地雷達(dá)雜波去除方法。

背景技術(shù)

Stolt偏移技術(shù)是一種基于波動(dòng)方程的波動(dòng)偏移方法。該方法按照波動(dòng)方程的傳播規(guī)律,可以將探地雷達(dá)記錄波場進(jìn)行反向延拓來實(shí)現(xiàn)偏移成像。該方法在偏移的過程中保持了反射波的所有特征信息,衍射波得到很好的收斂,同時(shí)壓制了多次波的反射能量。其優(yōu)點(diǎn)是處理速度快,運(yùn)算精度高。但是,Stolt偏移技術(shù)只能對(duì)稀疏信號(hào)進(jìn)行偏移,而對(duì)低階特性的雜波信號(hào)影響不大。

魯棒主成分分析是一種基于壓縮感知和稀疏表達(dá)理論的信號(hào)處理方法。目前,在圖像處理領(lǐng)域中的應(yīng)用比較廣泛。它的思想是將矩陣分解成一個(gè)低秩矩陣和一個(gè)稀疏矩陣之和。在探地雷達(dá)圖像中,目標(biāo)屬于少數(shù)的異常結(jié)構(gòu),因此其反射回波是稀疏的成分,背景雜波是低秩成分。故可以認(rèn)為,在探地雷達(dá)圖像中,雜波分量可以用一個(gè)低秩矩陣來近似,而目標(biāo)回波可以用一個(gè)稀疏矩陣來近似,因此應(yīng)用魯棒主成分分析法能夠有效的將背景雜波和目標(biāo)回波分離,完成背景雜波的去除。

因此,若能將Stolt偏移技術(shù)及魯棒主成分分析方法整合起來,提供一種新的雷達(dá)信號(hào)處理方法,將可同時(shí)提高運(yùn)算速度及減小運(yùn)算誤差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種探地雷達(dá)雜波去除方法,包括如下步驟:

步驟S1:利用Stolt偏移的方法對(duì)探地雷達(dá)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行聚焦處理,得到探地雷達(dá)圖像矩陣M;

步驟S2:利用魯棒主成分分析方法對(duì)探地雷達(dá)圖像矩陣M進(jìn)行分解,得到低秩矩陣L和稀疏矩陣S,即為雜波L和目標(biāo)S;

步驟S3:將雜波L去除,保留的目標(biāo)S即為最終去除雜波后的探地雷達(dá)圖像。

其中,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(shù)ρ;

步驟S22:通過下式進(jìn)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(dāng)前迭代周期的迭代系數(shù),VT表示矩陣V的轉(zhuǎn)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(dāng)前迭代周期內(nèi)與λ有關(guān)的迭代系數(shù);λ表示折中因子;

步驟S25:檢查下終止條件||M-L-S||F/||M||F<預(yù)定誤差是否滿足,如果滿足,則結(jié)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(dāng)前迭代周期結(jié)束時(shí)的稀疏矩陣S和低秩矩陣L,重復(fù)步驟S22-步驟S24,進(jìn)行下一個(gè)迭代,直至滿足終止條件;

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