基于低秩稀疏分解的探地雷达目标提取方法技术

本发明专利技术公开了基于低秩稀疏分解的探地雷达目标提取方法，涉及探地雷达信号处理技术领域；其步骤1：对采集到的探地雷达信号进行标准化处理，使其对应的二维矩阵M中的值处于[‑1,1]区间；步骤2：利用GoDec算法将经过步骤1标准化处理之后的探地雷达信号矩阵D分解为低秩矩阵L，稀疏矩阵S，噪声矩阵N；步骤3：提取出步骤2中的稀疏矩阵S，即作为目标信号的估计值；其通过步骤1至步骤3等将探地雷达信号有效分解，实现了对目标信号的准确提取，分解速度较快。

Target extraction method of GPR based on low rank sparse decomposition

【技术实现步骤摘要】
基于低秩稀疏分解的探地雷达目标提取方法
本专利技术涉及探地雷达信号处理
，尤其涉及一种基于低秩稀疏分解的探地雷达目标提取方法。
技术介绍
探地雷达在进行地下探测时，回波信号中会同时包含杂波信号，目标信号和噪声信号。然而杂波和噪声的存在会严重影响目标信息，甚至会淹没目标信号，导致目标信号读取非常困难。因此，消除探地雷达信号中的杂波和噪声是目前研究的热点，对于准确提取目标信号至关重要。GoDec算法是低秩稀疏领域中一种新型的快速近似分解方法。目前已成功应用于脑电信号去躁，视频前景分离等领域。基本思想将一个矩阵快速分解成低秩矩阵，稀疏矩阵和噪声矩阵三部分。对于探地雷达信号而言，杂波主要是地面反射波及地下介质分层界面反射波，这些杂波一般都是水平方向而且相似性较高，具有一定的低阶特性；目标信号则是少数的异常体，相对比较稀疏，具有一定的稀疏度。原则上可以用低秩矩阵估计杂波信号，稀疏矩阵估计目标信号，除去前两部分剩余的数据即为噪声矩阵。因此，利用GoDec算法能够有效的将探地雷达信号分解，从而准确提取出目标信号。目前在探地雷达信号去除杂波，提取本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于低秩稀疏分解的探地雷达目标提取方法，其特征在于：包括步骤如下：/n步骤1：对采集到的探地雷达信号进行标准化处理，使其对应的二维矩阵M中的值处于[-1,1]区间；/n步骤2：利用GoDec算法将经过步骤1标准化处理之后的探地雷达信号矩阵D分解为低秩矩阵L，稀疏矩阵S，噪声矩阵N；/n步骤3：提取出步骤2中的稀疏矩阵S，即作为目标信号的估计值。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于低秩稀疏分解的探地雷达目标提取方法，其特征在于：包括步骤如下：
步骤1：对采集到的探地雷达信号进行标准化处理，使其对应的二维矩阵M中的值处于[-1,1]区间；
步骤2：利用GoDec算法将经过步骤1标准化处理之后的探地雷达信号矩阵D分解为低秩矩阵L，稀疏矩阵S，噪声矩阵N；
步骤3：提取出步骤2中的稀疏矩阵S，即作为目标信号的估计值。


2.根据权利要求1所述的基于低秩稀疏分解的探地雷达目标提取方法，其特征在于：步骤1中对采集到的探地雷达信号进行标准化处理，具体过程如下：
对于探地雷达信号所对应的二维矩阵M，且矩阵中元素的值都处于区间[min，max]，则标准化处理公式如下：



式(1)中，D(i,j)为标准化处理后矩阵的第i行第j列的数值，M(i,j)为原矩阵M第i行第j列的数值，m和n分别表示矩阵的行数和列数，min和max表示矩阵M中元素的最小值和最大值，经过标准化处理之后探地雷达信号矩阵中的取值范围变为[-1,1]。


3.根据权利要求1所述的基于低秩稀疏分解的探地雷达目标提取方法，其特征在于：步骤2中利用GoDec算法将经过步骤1标准化处理之后的探地雷达信号矩阵D分解为低秩矩阵L，稀疏矩阵S，噪声矩阵N，其数学模型如下：
D＝L+S+N(2)
GoDec算法求解问题如下：



式(3)中，表示使关于L和S的函数取得最小值，是矩阵(D-L-S)的F范数的平方，rank(L)表示矩阵L的秩，card(S)表示矩阵S的稀疏度，r和k分别表示预先设定的秩参数和稀疏参数；
基于GoDec的探地雷达信号分解步骤如下：
1)初...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴学礼，郑文俭，胡雪松，甄然，
申请(专利权)人：河北科技大学，
类型：发明
国别省市：河北;13