一种基于探地雷达信号序列频谱与时域特征的地下目标分类算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于探地雷达信号序列频谱与时域特征的地下目标分类算法。该算法首先将雷达数据序列化，通过小波变换得到序列谱，再将不同方向的序列谱与时域图像相结合，构成地下目标分类算法的输入数据，通过多尺度卷积神经网络进一步完成地下目标的分类。实验表明，该方法能够有效提升探地雷达地下目标的分类准确率，为探地雷达数据智能识别提供了新的思路。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及二维探地雷达地下目标分类领域，更具体地说是一种基于探地雷达信号序列频谱与时域特征的地下目标分类算法。

技术介绍

1、探地雷达是一种高效、无损、高精度的地球物理探测方式，其在土木工程领域和城市道路探测中有着广泛的应用。探地雷达通过向地下发射电磁波，同时接收由于介质的电特性和磁性不同而产生的电磁反射。通过分析接收到的电磁波的振幅、相位和能量等特征的变化，达到对地下环境进行探测的目的。

2、当前针对探地雷达数据的智能识别算法研究主要集中于地下目标在雷达图谱中的纹理特征上，但是缺少对信号频域特征变化的分析，这种单一依据的判断方式通常需要大量的数据集用作算法的训练样本，严重影响了算法的泛化性能。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术为了进一步探索探地雷达信号频域特征在深度学习算法中的应用，提出了一种基于探地雷达信号序列频谱与时域特征的地下目标分类算法。首先，从电磁波传播方向和雷达行进方向，分别将雷达信号序列化，通过小波变化构建不同方向的序列频谱数据。其次，将雷达图谱和两个不同方向的序列频谱构本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于探地雷达信号序列频谱与时域特征的地下目标分类算法，其特征在于，包括：

【技术特征摘要】

1.一种基于探地雷达信号序列频谱与时域特...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨峰，史文幸，李梵若，乔旭，彭苏萍，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：