凌同華 劉浩然 谷淡平 張亮

摘要：為了降低電磁波衰減、噪聲干擾等因素對(duì)地質(zhì)雷達(dá)檢測(cè)效果的影響，提出一種雙正交小波預(yù)測(cè)反褶積法（PDBW法）。在PDBW法中，針對(duì)地質(zhì)雷達(dá)檢測(cè)信號(hào)選取具有最小重構(gòu)誤差的雙正交小波基，運(yùn)用該小波基將地質(zhì)雷達(dá)檢測(cè)信號(hào)分解成不同頻段的時(shí)域子信號(hào)，對(duì)各頻段的時(shí)域子信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)反褶積等濾波處理，再對(duì)處理后的子信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)變換，得到PDBW法的處理結(jié)果。將PDBW法用于實(shí)驗(yàn)檢測(cè)信號(hào)處理，并將處理結(jié)果與預(yù)測(cè)反褶積法的處理結(jié)果進(jìn)行比較，結(jié)果表明：PDBW法能有效壓制多次回波干擾，準(zhǔn)確識(shí)別深部信號(hào)，顯著提高深部信號(hào)信噪比，從而進(jìn)一步改善了地質(zhì)雷達(dá)探測(cè)分辨率和圖像分析的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：地質(zhì)雷達(dá)；雙正交小波分析；預(yù)測(cè)反褶積；探測(cè)分辨率；信噪比

中圖分類號(hào)：TN959.71 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：16744764（2018）02002606

收稿日期：20170615

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金 （51678071、51278071）；長(zhǎng)沙理工大學(xué)橋梁工程領(lǐng)域開放基金（14KC06）；長(zhǎng)沙理工大學(xué)研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目（CX2015BS02）

作者簡(jiǎn)介：凌同華（1968），男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事隧道與地下工程研究，Email：lingtonghua@163.com。

Received：20170615

Foundation item：National Natural Science Foundation of China （No. 51678071， 51278071）； Open Fund of Bridge Engineering of Changsha University of Science and Technology （No. 14KC06）； Graduate Research and Innovation Project of Changsha University of Science and Technology （No. CX2015BS02）

Author brief：Ling Tonghua （1968）， professor， doctoral supervisor， main research interests： tunnel and underground engineering， Email：lingtonghua@163.com.A predictive deconvolution method based on biorthogonal

wavelet of GPR signal analysis

Ling Tonghua， Liu Haoran， Gu Danping， Zhang Liang

（School of Civil Engineering and Architecture， Changsha University of Science & Technology， Changsha 410114， P. R. China）

Abstract：In order to reduce the influence of some factors such as the electromagnetic wave attenuation and noise jamming on detection effect of GPR， a predictive deconvolution method based on biorthogonal wavelet was proposed （short for PDBW method）. In the PDBW method， the biorthogonal wavelet basis with the minimum reconstruction error for detection signal of GPR was chosen， using this wavelet to decompose the GPR signals into different frequency band subsignals， and then predictive deconvolution and other filter method were used to deal with each frequency band subsignal in time domain， at last the results of PDBW method by reconstructing each subsignal were get. Using the PDBW method to deal with the detection signal of experiment， the results show that， comparing with the predictive deconvolution， the PDBW method can restrain the multiple echo interference， identify the deep signal precisely， and enhance the signal to noise ratio of deep signal， thus improving the detecting resolution and the accuracy of image analysis of GPR signal.

Keywords：ground penetrating radar；biorthogonal wavelet analysis；predictive deconvolution；detecting resolution；signal to noise ratio

地質(zhì)雷達(dá)具有無(wú)損、分辨率高、操作便捷等優(yōu)點(diǎn)[12]，被廣泛用于隧道超前預(yù)報(bào)、地下管網(wǎng)探測(cè)、工程結(jié)構(gòu)檢測(cè)等眾多領(lǐng)域[35]。在檢測(cè)過(guò)程中，高頻電磁波的衰減、多次回波的干擾及檢測(cè)目標(biāo)尺寸等因素均會(huì)影響地質(zhì)雷達(dá)信號(hào)的探測(cè)分辨率和圖像的最終解釋效果。

目前，提高雷達(dá)探測(cè)分辨率的主要方法有：預(yù)測(cè)反褶積、基于模糊分析的脈沖反褶積、基于最大峰度法的時(shí)變反褶積和地層頻譜校正等，通過(guò)壓縮雷達(dá)子波和壓制多次回波等方式，上述方法能有效改善地質(zhì)雷達(dá)信號(hào)的處理效果[611]。然而，當(dāng)深部信號(hào)的信噪比受多次回波干擾而降低時(shí)，以上方法很難在壓縮子波和抑制回波干擾的同時(shí)提高深部信號(hào)的信噪比，甚至?xí)?dǎo)致深部信號(hào)丟失并造成錯(cuò)誤的圖像解釋。由于小波分析能夠?qū)⑿盘?hào)分解成不同頻段的時(shí)域子信號(hào)，在含反射波信息的子信號(hào)中，噪聲的頻段和幅值能量能得到有效控制。因此，對(duì)該子信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)反褶積處理便可得到深部信號(hào)的反射系數(shù)，從而，在抑制多次回波的同時(shí)提高深部信號(hào)信噪比。

本文以此為切入點(diǎn)，提出一種雙正交小波預(yù)測(cè)反褶積法。該法針對(duì)地質(zhì)雷達(dá)信號(hào)選取具有最小重構(gòu)誤差的雙正交小波基，運(yùn)用該小波基對(duì)地質(zhì)雷達(dá)檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行不同頻段的分解和重構(gòu)，并對(duì)各頻段的時(shí)域子信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)反褶積等濾波處理，再對(duì)處理后的子信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)變換，從而得出該法的處理結(jié)果。與預(yù)測(cè)反褶積法相比，該法能有效壓制多次回波，準(zhǔn)確識(shí)別深部信號(hào)，顯著提高深部信號(hào)信噪比，從而進(jìn)一步提高地質(zhì)雷達(dá)的探測(cè)分辨率和圖像分析的準(zhǔn)確性。

第2期 凌同華，等：地質(zhì)雷達(dá)信號(hào)分析的雙正交小波預(yù)測(cè)反褶積法1基本原理

1.1雙正交小波的分解與重構(gòu)

令f∈L2（R），φj，k、φj，k分別為j層的分解尺度函數(shù)和分解小波函數(shù)，對(duì)信號(hào)f（t）進(jìn)行雙正交小波分解，信號(hào)f（t）的小波分解系數(shù)為[12]aj，k=[f，φj，k]

dj，k=[f，φj，k]（1）式中：aj，k、dj，k分別為j層小波分解的近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)。

式（1）中aj，k、dj，k應(yīng)滿足aj+1，k=[aj，k，φj+1，k]

dj+1，k=[aj，k，φj+1，k] （2）令j，k、j，k分別為j層的重構(gòu)尺度函數(shù)和重構(gòu)小波函數(shù)，則雙正交小波分析中的重構(gòu)公式為[13]aj，k=[aj+1，k，j+1，k]+[dj+1，k，j+1，k]（3）1.2預(yù)測(cè)反褶積法

令預(yù)測(cè)濾波因子為c（t），時(shí)間延遲為n，預(yù)測(cè)步長(zhǎng)為α，地質(zhì)雷達(dá)信號(hào)的過(guò)去值為f（t-1），f（t-2），…，f（t-n），現(xiàn)在值為f（t），t+α?xí)r刻的實(shí)際將來(lái)值為f（t+α）。

運(yùn)用反褶積求取t+α?xí)r刻的預(yù)測(cè)值為（t+α）=c（t）g（t）=∑nτ=0c（τ）g（t-τ） （4）預(yù)測(cè)誤差為ε（t+α）=f（t+α）-（t+α） （5）在最小平方反濾波理論中，當(dāng)誤差的平方和取最小值時(shí)，預(yù)測(cè)值接近實(shí)際值，則式（5）可改寫成c（s）[∑n+αt=0ε2（t+α）]=0 （6）按照Toeplitz矩陣，濾波因子c（t）的求解形式為[14]rgg（0）rgg（1）…rgg（n）

rgg（1）rgg（0）rgg（n-1）

rgg（n）rgg（n-1）…rgg（0）·

c（0）

c（1）

c（n）=rgg（α）

rgg（α+1）

rgg（α+n）（7）將解出的c（t）代入式（5）后，再取Z變換，可得E（z）=F（z）A（z）（8）其中A（z）=1-z-αc（z）（9）在式（8）、式（9）中，z-αE（z）、F（z）、c（z）分別為預(yù)測(cè)誤差ε（t+α）、f（t）和c（t）的Z變換。對(duì)A（z）做逆Z變換，可得預(yù)測(cè)誤差濾波因子a（t）=[1，0，0，…，0，-c（1），…，-c（n）]（10）運(yùn)用a（t）對(duì)地質(zhì)雷達(dá)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行反褶積，得到信號(hào)的反射系數(shù)序列，即預(yù)測(cè)反褶積法的計(jì)算結(jié)果。

2雙正交小波預(yù)測(cè)反褶積法

2.1雙正交小波預(yù)測(cè)反褶積法的基本原理

根據(jù)雙正交小波的分解重構(gòu)變換和預(yù)測(cè)反褶積法，提出了一種改進(jìn)的反褶積法，即雙正交小波預(yù)測(cè)反褶積法（predictive deconvolution based biorthogonal wavelet analysis，簡(jiǎn)稱PDBW法）。該方法的基本原理如下：

根據(jù)式（1）、式（2），對(duì)信號(hào)f（t）進(jìn)行j層小波分解，得到如下小波分解系數(shù)為d1，k=[f，φ1，k]

d2，k=[a1，k，φ2，k]

dj，k=[aj-1，k，φj，k]

aj，k=[aj-1，k，φj，k] （11）在式（11）中，運(yùn)用式（3）分別對(duì)各層系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu)，可得式（12）[13]。fd1，k=[d1，k，1，k]

fd2，k=[[d2，k，2，k]，1，k]

fdj，k=[[[dj，k，j，k]，j-1，k]…，1，k]

faj，k=[[[aj，k，j，k]，j-1，k]…，1，k]（12）式中：fdj，k、faj，k分別為第j層系數(shù)重構(gòu)的時(shí)域子信號(hào)。

按照式（4）～式（10），對(duì)各時(shí)域子信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)反褶積，得到式（13）所示反射系數(shù)序列。ξd1（t）=[ad1（k），fd1（t-k）]

ξd2（t）=[ad2（k），fd2（t-k）]

ξdj（t）=[adj（k），fdj（t-k）]

ξaj（t）=[aaj（k），faj（t-k）]（13）對(duì)式（13）中的各反射系數(shù)序列進(jìn)行重構(gòu)變換[15]，可得ξf=ξaj⊕ξdj⊕…ξd2⊕ξd1 （14）式中：ξf為PDBW法處理后的地質(zhì)雷達(dá)信號(hào)。

2.2雙正交小波預(yù)測(cè)反褶積法的應(yīng)用流程

運(yùn)用PDBW法處理地質(zhì)雷達(dá)原始信號(hào)時(shí)，為了得到好的處理結(jié)果，應(yīng)按照PDBW法的具體流程對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，該法的應(yīng)用流程見(jiàn)圖1。

圖1PDBW法的應(yīng)用流程

Fig.1Flowchart of application of PDBW method此外，在PDBW法的應(yīng)用過(guò)程中，還應(yīng)遵從以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：

1）最優(yōu)小波基的選取不同小波基分析同一信號(hào)會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。在PDBW法中，小波分析的主要目的是對(duì)信號(hào)進(jìn)行不同頻段的小波分解和重構(gòu)，因此，為了確保信號(hào)分析的穩(wěn)定性，需要根據(jù)信號(hào)的小波重構(gòu)誤差確定最優(yōu)小波基，從而保證信號(hào)分析的穩(wěn)定性。目前，常用的判定指標(biāo)有均方誤差和最大均方誤差[1617]。

2）地質(zhì)資料及天線脈沖波形的掌握越多的掌握和了解信號(hào)對(duì)應(yīng)的地質(zhì)資料就越容易對(duì)目標(biāo)反射波和多次回波出現(xiàn)的位置及波形能量的大小進(jìn)行預(yù)判；不同的地質(zhì)雷達(dá)，具有不同的天線脈沖波形，掌握天線脈沖波形的基本形式，有利于識(shí)別信號(hào)中的被測(cè)目標(biāo)反射波。

3）預(yù)測(cè)反褶積等濾波方法的參數(shù)設(shè)置運(yùn)用地質(zhì)資料和脈沖波形判斷各時(shí)域子信號(hào)中的噪聲成分和反射波成分。針對(duì)各時(shí)域子信號(hào)選取相應(yīng)的預(yù)測(cè)反褶積等濾波方法，并分別對(duì)各濾波方法中的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。

3應(yīng)用實(shí)例

在隧道質(zhì)量無(wú)損檢測(cè)中，襯砌內(nèi)鋼筋網(wǎng)和工字鋼會(huì)嚴(yán)重影響襯砌厚度檢測(cè)和背后脫空等病害的評(píng)估，因此，設(shè)計(jì)具有已知埋深和尺寸的鐵板空腔檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，運(yùn)用PDBW法對(duì)該實(shí)驗(yàn)檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行處理，從而驗(yàn)證該法在地質(zhì)雷達(dá)信號(hào)處理中的可行性。

3.1鐵板空腔檢測(cè)實(shí)驗(yàn)

鐵板空腔檢測(cè)實(shí)驗(yàn)的具體設(shè)計(jì)及模型制作過(guò)程見(jiàn)表1、圖2。表1鐵板空腔檢測(cè)實(shí)驗(yàn)的參數(shù)

Table 1The parameters of iron and void detection experimentSIR20型地質(zhì)雷達(dá)鐵板空腔電磁波波速/

×（109m·s-1）采樣間

隔/ns主頻/

MHz沙槽內(nèi)

埋深/m空腔

尺寸空氣干沙0.029 359000.30.3 m×0.3 m×

0.3 m0.30.15圖2鐵板空腔檢測(cè)實(shí)驗(yàn)

Fig2.The iron and void detection experiment3.2實(shí)驗(yàn)檢測(cè)信號(hào)的處理及對(duì)比分析

分別采用預(yù)測(cè)反褶積法和PDBW法對(duì)鐵板空腔檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中的原始信號(hào)進(jìn)行處理，通過(guò)信號(hào)的剖面圖分析和單道信號(hào)的波形分析，研究?jī)煞N方法對(duì)多次回波的抑制效果和對(duì)深部信號(hào)的識(shí)別效果。

1）原始信號(hào)的分析結(jié)果圖3（a）為鐵板空腔檢測(cè)實(shí)驗(yàn)的原始信號(hào)，其中，存在明顯的沙槽表面反射波、鐵板反射波。由于薄鐵板的本征阻抗較大，電磁波產(chǎn)生較強(qiáng)的鐵板反射波和多次回波干擾，在圖3（a）的區(qū)域1中存在明顯的多次回波。根據(jù)波形分析法和倒相原理[1820]，對(duì)圖3（b）中的第30道信號(hào)進(jìn)行分析，用點(diǎn)1、2、3確定沙槽表面反射波、鐵板反射波和多次回波的起始時(shí)間，起始時(shí)間分別為1468、5.488、8.776 ns，見(jiàn)表2。為了提高地質(zhì)雷達(dá)探測(cè)分辨率和圖像分析的準(zhǔn)確性，需對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行濾波處理。

圖3原始信號(hào)及其第30道信號(hào)

Fig.3The original signal and its No.30 trace2）預(yù)測(cè)反褶積法處理后信號(hào)的分析結(jié)果圖4（a）為預(yù)測(cè)反褶積法處理后的信號(hào)，可以看出，區(qū)域1中的多次回波得到有效抑制，并在區(qū)域2中出現(xiàn)明顯的反射波信號(hào)。圖4（b）為處理后的第30道信號(hào)，根據(jù)波形分析法和倒相原理，運(yùn)用點(diǎn)1、2表示沙槽表面反射波、鐵板反射波的起始時(shí)間，用點(diǎn)3表示反射波3的起始時(shí)間，起始時(shí)間分別為1.468、5.488、8.834 ns，見(jiàn)表2。在表2中，預(yù)測(cè)反褶積法處理后信號(hào)中各反射波的起始時(shí)間與原始信號(hào)中各反射波的起始時(shí)間基本相等，所以，反射波3為多次回波。這表明，預(yù)測(cè)反褶積法只是對(duì)原始信號(hào)中的多次回波進(jìn)行壓制，并不能識(shí)別具有低信噪比的空腔底面反射波。

圖4預(yù)測(cè)反褶積法處理后信號(hào)及其第30道信號(hào)

Fig.4The processed signal by predictive deconvolution

method and its No.30 trace3）PDBW法處理后信號(hào)的分析結(jié)果運(yùn)用DB和Bior系列小波對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)誤差分析，選取Bior2.4小波基為PDBW法中的最優(yōu)小波。圖5（a）為PDBW法處理后的信號(hào)，可以看出區(qū)域1中的多次回波得到有效抑制，并在區(qū)域2中出現(xiàn)明顯的反射波信號(hào)。圖5（b）為處理后第30道信號(hào)，根據(jù)波形分析法和倒相原理，運(yùn)用點(diǎn)1、2確定沙槽表面反射波和鐵板反射波的起始時(shí)間，用點(diǎn)3表示反射波3的起始時(shí)間，起始時(shí)間分別為1.497、5.459、7.631 ns，見(jiàn)表2。在表2中，與原始信號(hào)相比，PDBW法處理后信號(hào)中的反射波1和反射波2的起時(shí)間基本不變，但反射波3的起始時(shí)間發(fā)生明顯變化，時(shí)間差值為1.145 ns。令反射波3為空腔底面反射波，并對(duì)PDBW法處理后的信號(hào)進(jìn)行定量分析，得到鐵板的計(jì)算深度和空腔的計(jì)算垂直尺寸分別為0.297 m和0.326 m，與實(shí)際值相比，計(jì)算誤差為0.003 m和0.026 m，見(jiàn)表3。這表明PDBW法能準(zhǔn)確識(shí)別空腔底面反射波，并能在壓制多次回波的同時(shí)提高空腔底面反射波的信噪比，從而實(shí)現(xiàn)提高探測(cè)分辨率和圖像分析準(zhǔn)確性的目的。即上述分析結(jié)果驗(yàn)證了PDBW法在抑制多次回波干擾、識(shí)別深部信號(hào)和提高深部信號(hào)信噪比方面的可行性。

圖5PDBW法處理后信號(hào)及其第30道信號(hào)

Fig.5The processed signal by PDBW method

and its No.30 trace表2處理后信號(hào)中反射波的起始時(shí)間

Table 2The start time of reflection waves in processed signals原始信號(hào)起始時(shí)

間/ns預(yù)測(cè)反褶積法處理后信號(hào)起始時(shí)

間/ns時(shí)間差

值/nsPDBW法處理后信號(hào)起始時(shí)

間/ns時(shí)間差

值/ns反射波11.4681.46801.4970.029反射波25.4885.48805.4590.029反射波38.7768.8340.0587.6311.145注：反射波1為信號(hào)中出現(xiàn)的第一道反射波信號(hào)，以此類推。

表3PDBW法處理后第30道信號(hào)的定量分析

Table 3The quantitative analysis of processed signal by PDBW實(shí)際值PDBW法處理后信號(hào)計(jì)算值誤差值深度/m0.3000.2970.003垂直尺寸/m0.3000.3260.026注：深度為實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷穆裆?，即鐵板的埋深；垂直尺寸為實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷暮穸?，即鐵板表面到空腔底面之間的距離。4結(jié)論

1）根據(jù)地質(zhì)雷達(dá)檢測(cè)信號(hào)的固有特點(diǎn)，將傳統(tǒng)的反褶積法與小波分析相結(jié)合，提出雙正交小波預(yù)測(cè)反褶積法（PDBW法），并將PDBW法成功用于地質(zhì)雷達(dá)檢測(cè)信號(hào)的分析和處理。

2）PDBW法能有效抑制多次回波干擾，與預(yù)測(cè)反褶積法相比，PDBW法能夠準(zhǔn)確識(shí)別深部信號(hào)，提高深部信號(hào)的信噪比，從而改善地質(zhì)雷達(dá)的探測(cè)分辨率和圖像分析的準(zhǔn)確性，并進(jìn)一步提高了工程結(jié)構(gòu)質(zhì)量的檢測(cè)效果。

3）PDBW法能有效應(yīng)用于地質(zhì)雷達(dá)檢測(cè)信號(hào)處理，由于地震波與雷達(dá)波均遵循波的傳播理論，并具有相同的線性褶積模型，使得PDBW法在理論上也適用于地震信號(hào)的處理，下一步將開展PDBW法對(duì)地震信號(hào)應(yīng)用效果的研究與驗(yàn)證。

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