28、探地雷达模式识别与反演问题解析

探地雷达模式识别与反演问题解析

1. 引言

在使用探地雷达（GPR）进行无损检测（NDT）时，存在着无数不同的场景。每个场景在系统规格、材料特性和环境条件方面都有其独特的属性。由于电磁（EM）波传播的复杂性，即使是简单的材料和目标配置，也会产生复杂的响应。在GPR中，利用测试环境的响应来识别和量化目标及其他感兴趣的特征。原始数据必须经过处理，以提供有用、可靠且可用于决策的信息。模式识别是从接收到的信号中提取有用信息的重要步骤。

在GPR数据的模式识别中，我们会得到一个训练集（由接收天线接收并记录以便进一步处理），并尝试预测产生反射的源（目标）。这被视为一个电磁逆问题，其目的是通过识别目标的电学和几何特性，确定表征给定介质中目标所需的有限数量的参数。然而，由于反射提供的信息往往不足以估计目标的特性，因此通常需要一些关于配置及其组成部分的先验信息。此外，大量的数据虽然表面上可以填补信息空白，但也可能导致问题变得不稳定。

模式识别技术的目的是通过解决与GPR测试相关的电磁逆问题，提高GPR评估的准确性，并减少人工解释的重要性。一般来说，模式识别是在信号处理技术对数据进行清理、增强和改善之后应用的。有效的模式识别技术应具有成本效益，能够适应不同的应用，对大量数据提供快速响应，并具有理想的误报响应或检测概率。

由于GPR系统和数据的复杂性，实际上不可能开发出一种能够在所有可能的无损检测配置中对GPR评估中的埋藏目标进行分类和区分的技术。因此，针对不同的应用或应用类别，通常会采用各种策略。

模式识别的每个步骤可能会使用多种不同的技术，包括但不限于主成分分析（PCA）、判别分析、马尔可夫模型、决策树（DT）、k近邻（k-NN）、边缘直方图描述符、光谱特征