车载GPR数据合成孔径聚焦成像技术研究

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车载GPR隧道检测技术是一种无损、快速、连续检测隧道的新方法,它是未来隧道状态检测的发展方向。但因铁路隧道检测中方位向分辨率降低和接触网的干扰,影响了车载GPR剖面质量。本文针对车载GPR透过接触网远距离检测电气化铁路隧道引起水平分辨率降低和接触网干扰问题,提出快速合成孔径聚焦算法和无偏距自相关合成孔径聚焦算法,以提高车载GPR方位分辨率并削弱接触网对有效信号的影响。根据车载GPR检测电气化铁路隧道的特点和干扰来源,提出相适应的合成孔径聚焦成像算法,在提高方位向分辨率的条件下,对隧道强干扰目标聚焦达到削减金属干扰物对地下目标信号影响。并为衔接其它车载GPR数据处理步骤,将时域“延时求和”转换为“延时求和再平均”。详细推导了车载GPR合成孔径聚焦成像过程,针对车载GPR数据量大的特点,提出了封装延时矩阵“胞”的思想,提高运算速度。根据时域算法杂波干扰的特点,提出了无偏距自相关合成孔径聚焦算法。将这两种算法应用于数值模拟正演数据,分析了算法的运算速度和聚焦能力。快速合成孔径聚焦算法具有最快的运算速度,无偏距自相关合成孔径聚焦算法具有最好的聚焦效果,两者分别在原始峰值能量上提高了159.83%和356.41%。算法稳定性关系到算法精度,两种算法在相对介电常数误差?3范围内,变化不超过8%;界面拾取偏离?0.25m范围内,变化不超过15%;两种算法稳定性均能满足要求。利用多目标数值模拟,分析算法在多目标相互干扰的情况下的分辨能力。结果表明:在多目标相互干扰情况下,本文所提两种算法均能获得较好聚焦效果;能够分辨不同形状和不同大小的目标;无偏距自相关合成孔径聚焦算法在多目标模拟中表现出更好的效果。利用西成高铁隧道实测数据,验证了算法的有效性,两种算法均能够达到提高横向分辨率、聚焦干扰物、改善剖面质量以及不影响剖面特性的效果。两种聚焦成像算法可以将接触网吊柱在图像上5m宽度的双曲线聚焦成约0.5m宽的像点,而且像点下方的图像没有受到干扰。1km的隧道数据,快速合成孔径聚焦算法只需要约10min,无偏距自相关合成孔径聚焦算法需约60min,这两种算法可用于隧道检测数据预处理。传统的人工手举天线或液压升降天线的探地雷达隧道检测方法,遇到接触网吊柱,通常要在接触网吊柱前后漏检3m以上的距离。车载探地雷达天线在接触网的下面是连续检测,不存在漏检问题,但是雷达图像上存在接触网吊柱的双曲线干扰,而两种聚焦成像算法很好地解决了这一难题。这对车载GPR检测技术在高铁隧道检测中的应用提供了强有力的技术支撑。
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