雷达信号目标检测与定位论文

之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价

地质雷达在水利工程质量检测中的应用1 前言 地质雷达作为近十余年来发展起来的地球物理高新技术方法，以其分辨率高、定位准确、快速经济、灵活方便、剖面直观、实时图象显示等优点，备受广大工程技术人员的青睐。现已成功地应用于岩土工程勘察、工程质量无损检测、水文地质调查、矿产资源研究、生态环境检测、城市地下管网普查、文物及考古探测等众多领域，取得了显著的探测效果和社会经济效益，并在工程实践中不断完善和提高，必将在工程探测领域发挥着愈来愈重要的作用。而地质雷达技术用于堤防隐患的探测尚属初步阶段，通过广大物探技术人员的共同努力，达到了解和掌握不同隐患类型在雷达图像上的反映特征，在不断总结探测经验的基础上，提高异常的判断能力和精度，较确切地推定堤防工程隐患的性质和位置，以便指导有关管理单位加强堤防工程重点部位的维护和防范，提高和巩固堤防工程的运行周期和防洪能力。本文以永定河堤防工程护砌质量检测为实例，说明地质雷达技术在堤防工程探测中的应用情况，以此与同行进行切磋，推动堤防工程探测技术的发展，不妥之处，敬请批评指正。2 基本原理地质雷达与探空雷达相似，利用高频电磁波(主频为数十数百乃至数千兆赫)以宽频带短脉冲的形式，由地面通过发射天线(T)向地下发射，当它遇到地下地质体或介质分界面时发生反射，并返回地面，被放置在地表的接收天线(R)接收，并由主机记录下来，形成雷达剖面图。由于电磁波在介质中传播时，其路径、电磁波场强度以及波形将随所通过介质的电磁特性及其几何形态而发生变化。因此，根据接收到的电磁波特征，既波的旅行时间(亦称双程走时)、幅度、频率和波形等，通过雷达图像的处理和分析，可确定地下界面或目标体的空间位置或结构特征。雷达波(电磁波)在界面上的反射和透射遵循Snell定律。实际观测时，由于发射天线与接收天线的距离很近，所以其电磁场方向通常垂直于入射平面，并近似看作法向入射，反射脉冲信号的强度，与界面的反射系数和穿透介质的衰减系数有关，主要取决于周围介质与反射目的体的电导率和介电常数，对于以位移电流为主的介质，既大多数岩石介质属非磁性、非导电介质，常常满足σ/ωε<<1，于是衰减系数(β)的近似值为：既衰减系数与电导率(σ)及磁导率(μ)的平方根成正比，与介电常数(ε)的平方根成反比。而界面的反射系数为：式中Z为波阻抗，其表达式为：显然，电磁波在地层中的波阻抗值取决于地层特性参数和电磁波的频率。由此可见，电磁波的频率(ω=2πf)越高，波阻抗越大。对于雷达波常用频率范围(25～1000MHz)，一般认为σ<<ωε,因而反射系数r可简写成:上式表明反射系数r主要取决于上下层介电常数差异。应用雷达记录的双程反射时间可以求得目的层的深度H：式中:t为目的层雷达波的反射时间；c为雷达波在真空中的传播速度()；εr为目的层以上介质相对介电常数均值。3 工程概况北京市界内永定河左、右堤防于清朝乾隆年间修筑，后经数次维修和加固形成现有规模，主体为梯形，顶宽约10m，可见堤高约5～6m，堤内坡坡度为1:～1:，外坡相对较缓为1: ～1: 。堤身为人工堆积，主要由粉细砂(中下游段)、卵砾石(上游段)组成。介质构成复杂多变，分布不均，且处于包气带中，极为干燥。堤基为第四系全新统地层，岩性以粉细砂为主，下游段出现黑色淤泥质粘土夹层，层厚约～。地下水位埋深(自地表计)：卢沟桥附近约，至下游逐渐变浅，达省/市界附近(石佛寺)一带约。永定河卢沟桥下游至省/市界左、右堤防共划定险工段12处23段，分布在左堤约60Km和右堤约30Km范围内，其险工段内坡为浆砌石(厚约40cm——原设计标准)结合铅丝石笼构成的护砌，并于1964～1989年间营建，浆砌石护坡除可见堤身部分露出外，其余部分与铅丝石笼水平护底均埋于河滩滩地以下，一般为～，外铺的铅丝石笼护底。这些险工段在历史上均有决口或抢险加固的记载。为满足北京市对永定河防洪设计的需要，保证该堤防渡汛万无一失，故进行地球物理勘探工作，以检测堤防工程的护砌质量，便于99年6月份之前进行加固处理。4 测试技术及资料处理为判断险工段堤内坡护险浆砌石质量的优劣，沿内坡坡脚布置一条雷达探测剖面，并按其走向连续测试。外业施测使用瑞典MALA地质仪器有限公司生产的RAMAC/GPR地质雷达系统，天线的中心频率为250MHz，收发天线的间距为。实测采用剖面法，且收发天线方向与测线方向平行。记录点距为，采样频率为3893MHz，单一记录迹线的采样点数为512，迭加次数为16，记录时窗为180ns，若取堤身土体的雷达波速为～，表层浆砌石的雷达波速为～，综合考虑该地层剖面特征，选取雷达波速中值为，则此时该雷达系统的最小纵向分辨率为8～10cm。雷达资料的数据处理与地震反射法勘探数据处理基本相同，主要有：①滤波及时频变换处理；②自动时变增益或控制增益处理；③多次重复测量平均处理；④速度分析及雷达合成处理等，旨在优化数据资料，突出目的体、最大限度地减少外界干扰，为进一步解释提供清晰可辨的图像。处理后的雷达剖面图和地震反射的时间剖面图相似，可依据该图进行地质解释。5 成果分析地质雷达资料的地质解释是地质雷达探测的目的。由数据处理后的雷达图像，全面客观地分析各种雷达波组的特征(如波形、频率、强度等)，尤其是反射波的波形及强度特征，通过同相轴的追踪，确定波组的地质意义，构制地质——地球物理解释模型，依据剖面解释获得整个测区的最终成果图。地质雷达资料反映的是地下地层的电磁特性(介电常数及电导率)的分布情况，要把地下介质的电磁特性分布转化为地质分布，必须把地质、钻探、地质雷达这三个方面的资料有机结合起来，建立测区的地质——地球物理模型，才能获得正确的地下地质结构模式。雷达资料的地质解释步骤一般为：⑴ 反射层拾取根据勘探孔与雷达图像的对比分析，建立各种地层的反射波组特征，而识别反射波组的标志为同相性、相似性与波形特征等。⑵ 时间剖面的解释在充分掌握区域地质资料，了解测区所处的地质结构背景的基础上，研究重要波组的特征及其相互关系，掌握重要波组的地质结构特征，其中要重点研究特征波的同相轴的变化趋势。特征波是指强振幅、能长距离连续追踪、波形稳定的反射波。同时还应分析时间剖面上的常见特殊波(如绕射波和断面波等)，解释同相轴不连续带的原因等。下部架空时的图像，该剖面第三反射同相轴自剖面点处断开，形成“背斜”状的强反射层，此现象延续到剖面点处，此段浆砌石与下部土体分离导致架空，其范围与已知情况吻合。 通过雷达测试成果的地质解释共圈定出73处浆砌石存在不同程度的隐患或质量较差，这些隐患的类型一般为：①浆砌石厚度较薄；②浆砌石与下部土体分离形成架空；③浆砌石胶结不良或松散；④浆砌石出现裂缝等不良现象。 护砌整体质量较差的堤段多为年久失修严重，浆砌石与下部堤身土体接触差，多形成架(悬)空状态，造成护砌断裂、塌陷等不良现象较普遍，且多具一定规模。而造成上述现象存在的原因，笔者分析后认为浆砌石面存在许多缝隙，且砂浆质量差、少浆，下部又无防渗护层，堤身土体多由粉细砂组成，经降水入渗，粉细砂局部被冲刷淘失，在砌石与堤身土体之间形成空洞，并有继续扩大发展之趋势。该物探成果经开挖验证(见图4——开挖照片)，完全符合客观实际，受到了甲方的赞誉。6 结语地质雷达以其高效快速、高精度在护险工程探测中能够发挥重要作用，取得了良好的应用效果，且对浅层或超浅层的工程探测中有着十分广阔的应用前景，然而地质雷达的探测深度和精度与所采用的天线频率有很大关系，天线的频率越低探测深度越大，则精度越低；而天线的频率越高，探测深度越浅，则精度越高。本次采用中心频率250MHz的天线进仅供参考，请自借鉴。希望对您有帮助。