基于频谱和倒谱分析的探地雷达地杂波抑制

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1、第25卷第5期中国民航大学学报V01.25No.52007年10月JOURNALOFCIVILAVIATIONUNIVERSITYOFCHINA0ctober,2007基于频谱和倒谱分析的探地雷达地杂波抑制高倩,李唐,石庆研,吴仁彪(中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室,天津300300).摘要:超宽带探地雷达被广泛用于检测浅层埋藏的反人员地雷,其中滤除强的地表反射回波是完成目标检测、成像与识别的关键。将独立分量分析算法与数据非一致性检测方法相结合,通过分析独立分量的频谱和倒谱,给出了一种可以适应多目标数据区域且自动选取独立分量的地杂波抑制方法。实验结果证明了该方法的可行性和

2、有效性。关键词:探地雷达;地杂波抑制;独立分量分析;倒谱;熵中图分类号:TN975.53文献标识码:B文章编号:1001—5000(2007)05—0018—04GroundCluttisSupprescionwithGPRBasedonAnalysisofSpectrumandCepstrumGA0Qian,LITang,SHIQing-yan,Ren-biaofTianjinKeyLabforAdvancedSignalProcessing,CAUC,Tianjin300300,China)Abstract:Theultrawidebandgroundpenetratingrada

3、r(GPR)isausefultoolforantipersonnelminesdetection,removingthegroundclutteswithmuchmoreenergythanusefulsignalisveryimportanttofollowingdetection,imagingandtargetrecognition.Thispaperpresentsanadaptiveindependentcomponents(ICs)selectiongroundcluttersuppressionmethodformuhinomialtargetsdatabasedona

4、nalysisofspectrumandcepstrum,whichusesindependentcomponentanalysis(ICA)algorithmcombiningwithnon-homogeneousdetections(NHD)、Experimentalresultsbasedonfield—testdatashowthattheproposedmethodisfeasibleityandeffectivity.Keywords:groundpenetratingradar;groundbounceremoval;independentcomponentanalysi

5、s;eepstrum;entropy地雷及未爆炸武器给许多国家和地区带来了巨大杂波;参数化模型中的基于散射模型的算法比较适用的经济和社会问题。超宽带探地雷达(groundpene-于地下介质有明显分层的环境,当地层结构比较复tratingradar,GPR)是一种塑性地雷检测的有效技术。杂,杂波能量随频率衰减不是简单的线性或指数关系对于浅层埋藏地雷,地杂波(地表反射回波)往往比有时,这种模型就失效了。半参数化模型虽然能有效地抑用信号(地雷等目标反射信号)强很多,且到达时间上制地表随机起伏比较大、土壤条件变化比较剧烈的情相互重叠,这就造成了微弱的有用信号完全淹没在强况,但其对参考数据的选

6、取要求较高同。的干扰中,这将导致很高的虚警率。从雷达回波信号中独立分量分析(independentcomponentanalysis,滤除很强的地表杂波对于后续的目标检测、成像和目ICA)是一种非参数化算法,这类地杂波抑制方法没有标识别非常关键[2]。现有的杂波抑制算法根据对地面模具体的杂波模型,适用范围比较广,对环境要求不高,型不同的物理假设,可以分为非参数化算法[3]、参数化所得到的结果更具有鲁棒性,但是独立分量挑选是一算法[4]和半参数化算法【5】。其核心都是利用已有接收数个比较难解决的问题。目前ICA用于地杂波抑制是针据估计出地杂波信号,并在考虑时延和衰减后,将其与对单目标区数

7、据进行处理的,其解混矩阵估计采用经当前探测点接收信号相减,将地杂波去除。现有的非参典的BSm或MStS~算法,而且独立分量选取没有一种比数方法如均值滤波、中值滤波、空域滤波等虽然具有计较有效的方法,主要是通过人为观察来实现的[9】。离散算量小、实现简便等优点,但杂波模型过于简单,仅适傅里叶变换是一种简便常用的频域分析,它从不同的用于地表平整的环境,不能有效地抑制复杂模型的地侧面更深入地分析了信号。倒谱(cepstrum)-般通过信收稿日期:20

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