混合介质探地雷达介电特性正演分析方法、系统及终端

1.本发明涉及探地雷达技术领域，更具体地说，它涉及混合介质探地雷达介电特性正演分析方法、系统及终端。


背景技术：

2.探地雷达gpr是一种先进的无损检测技术，已被广泛应用于道路、桥梁、地下隧道等工程检测领域。gpr的探测结果与目标介质的电导率、磁导率以及介电常数等介电特性有着密切关系，多介质混合后电性参数的不确定性将直接影响gpr成像效果。因此，采用gpr仿真模拟技术预先掌握混合介质的电磁响应特征以及介电特性，对实际gpr采集信号的成像、处理与解释有着重要意义。
3.常用的gpr仿真建模方法主要有时域有限元法和时域有限差分法。时域有限元法fetd采用三角网格自由剖分，具有灵活、自然、有效地构建网格模型的特点，其缺点是计算速度慢、内存需求大、电磁散射严重，不适合用于构建电性参数不明的混合介质模型。而时域有限差分法fdtd具有时域计算直接、编程简单、节省存储空间等优点，并且通过给网格空间中yee元胞赋值电性参数，就可以处理复杂几何形状和非均匀介质的电磁散射等问题。然而，fdtd算法的局限性在于不同场源环境需要构建相对应的网格模型，主要原因电性属性不同的网格模型容易受电性不兼容与电磁波衍射的影响，导致fdtd仿真模拟的gpr图像与实际情况不符。
4.因此，如何研究设计一种能够克服上述缺陷的混合介质探地雷达介电特性正演分析方法、系统及终端是我们目前急需解决的问题。


技术实现要素：

5.为解决现有技术中的不足，本发明的目的是提供混合介质探地雷达介电特性正演分析方法、系统及终端，以随机洗牌算法联合时域有限差分法(frs-fdtd)构建混合介质细网格模型开展gpr正演模拟，具有有效性与稳定性，实现了混合介质的gpr仿真模拟。
6.本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
7.第一方面，提供了混合介质探地雷达介电特性正演分析方法，包括以下步骤：
8.将基于fdtd所建立混合介质的粗网格模型剖分成若干个符合边界条件的细网格模型，分别给每块细网格模型中的yee元胞赋值相应的介电参数；
9.运用随机洗牌算法将所有yee元胞等概率随机置乱分布，并将置乱后的yee元胞数组按差分网格的形式重新组合成粗网格模型；
10.在matlab语言平台编程运行fdtd算法程序生成混合介质的地电模型，并获取脉冲电磁波激发状态下的gpr图像；
11.运用图像熵理论定量描述混合介质gpr图像熵值，并采用波形分析法和小波变换模极大值法分析混合介质的gpr单道信号。
12.进一步的，所述细网格模型中的yee元胞赋值过程具体为：
13.确定细网格模型中混合介质的个数以及介电参数；
14.为每个混合介质赋值相应的介电参数。
15.进一步的，所述介电参数包括电导率、磁导率以及介电常数。
16.进一步的，所述细网格模型的剖分过程具体为：
17.在时域有限差分方程组解具有稳定收敛性的情况下，定义网格模型的空间步长与时间步长的限制性条件；
18.根据限制性条件确定混合介质的形状、尺寸以及介电特性，实现细网格模型的最小化剖分。
19.进一步的，所述限制性条件的计算公式具体为：
20.空间步长的必要条件为：
[0021][0022]
时间步长的稳定性条件为：
[0023][0024]
其中，δx和δy分别为x和y方向上的空间步长；δt为时间步长；c为电磁波在空气中的传播速度，0.3m/ns；λ表示电磁波的传输波长。
[0025]
进一步的，所述yee元胞等概率随机置乱分布的过程具体为：
[0026]
将多种混合介质的具体形状放入边界吸收条件为完全匹配层的矩形箱中；
[0027]
运用随机洗牌算法对形状模型进行随机排序，得到置乱形状模型的置乱矩阵坐标。
[0028]
进一步的，所述gpr图像的获取过程具体为：
[0029]
对所有形状重新排列组合产生的矩阵位置信息逐行生成明文图像序列a，得到置乱后的矩阵r；
[0030]
结合fdtd法对混合介质进行探地雷达的正演模拟成像，得到gpr图像。
[0031]
第二方面，提供了混合介质探地雷达介电特性正演分析系统，包括：
[0032]
模型剖分模块，用于将fdtd粗网格模型剖分成若干个符合边界条件的细网格模型，分别给每块细网格模型中的yee元胞赋值相应的介电参数；
[0033]
随机置乱模块，用于运用随机洗牌算法将所有yee元胞等概率随机置乱分布，并将置乱后的yee元胞数组按差分网格的形式重新组合成粗网格模型；
[0034]
图像获取模块，用于在matlab语言平台编程运行fdtd算法程序生成混合介质的地电模型，并获取脉冲电磁波激发状态下的gpr图像；
[0035]
特性分析模块，用于运用图像熵理论定量描述混合介质gpr图像熵值，并采用波形分析法和小波变换模极大值法分析混合介质的gpr单道信号。
[0036]
第三方面，提供了一种计算机终端，包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面中任意一项所述的
混合介质探地雷达介电特性正演分析方法。
[0037]
第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行可实现如第一方面中任意一项所述的混合介质探地雷达介电特性正演分析方法。
[0038]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0039]
本发明提出的混合介质探地雷达介电特性正演分析方法，以随机洗牌算法联合时域有限差分法(frs-fdtd)构建混合介质细网格模型开展gpr正演模拟，具有有效性与稳定性，实现了混合介质的gpr仿真模拟，有效抑制了混合介质细网格模型中的电磁衰减与能量耗散，并且采用小波变换模极大值法掌握了混合介质介电常数分布情况，可作为gpr探测混合介质时雷达参数修正与图像解译的理论依据。
附图说明
[0040]
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本技术的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
[0041]
图1是本发明实施例中基于fdtd方法的粗网格和细网格场分布示意图；
[0042]
图2是本发明实施例中基于频域有限差分法的混合介质细网格模型示意图，(a)为混合介质细网格模型的场分布示意图，(b)为三维模型的二维细网格分布；
[0043]
图3是本发明实施例中gpr的成像原理图；
[0044]
图4是本发明实施例中地质雷达地电模型，(a)为单介质地电模型的地电模型，(b)为混合介质地电模型；
[0045]
图5是本发明实施例中不同介质类型的探地雷达正演模拟图像，(a)～(d)的gpr正演图像分别代表了干砂、干壤土、灰岩和混合介质，(e)～(h)为经干砂、干壤土、灰岩和混合介质信号处理后的gpr图像；
[0046]
图6是本发明实施例中填充介质的gpr图像；
[0047]
图7是本发明实施例中不同填充介质的图像熵；
[0048]
图8是本发明实施例中gpr单通道信号波形图，(a)为干砂，(b)为干壤土，(c)为灰岩，(d)为混合介质；
[0049]
图9是本发明实施例中用小波变换模极大值法识别特征信号示意图，(a)为干砂，(b)为干壤土，(c)为灰岩，(d)为混合介质；
[0050]
图10是本发明实施例中填充介质单通道信号的介电常数分布示意图；
[0051]
图11是本发明实施例中介电常数拟合曲线残差模值直方图。
具体实施方式
[0052]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
[0053]
实施例1：混合介质探地雷达介电特性正演分析方法，包括以下步骤：
[0054]
步骤1：将基于fdtd所建立混合介质的粗网格模型剖分成若干个符合边界条件的细网格模型，分别给每块细网格模型中的yee元胞赋值相应的介电参数；
[0055]
步骤2：运用随机洗牌算法将所有yee元胞等概率随机置乱分布，并将置乱后的yee元胞数组按差分网格的形式重新组合成粗网格模型；
[0056]
步骤3：在matlab语言平台编程运行fdtd算法程序生成混合介质的地电模型，并获取脉冲电磁波激发状态下的gpr图像；
[0057]
步骤4：运用图像熵理论定量描述混合介质gpr图像熵值，并采用波形分析法和小波变换模极大值法分析混合介质的gpr单道信号。
[0058]
具体的，细网格模型如图2(a)所示，电场位于网格的中心垂直向里，磁场分别位于网格的边上，箭头表示细网格的磁场值，圆形粒子代表含有不同介电特性的介质并置于细网格中。从洗牌算法的基本原理出发，对含有不同介电特性的介质进行随机混合，并铺满整个细网格模型。具体的实现步骤如下：首先，确定正演模型混合介质的个数以及介电参数，以三种混合介质{x}、{y}、{z}为例，依次对应的电导率、磁导率以及介电常数为{σ
x
、μ
x
、ε
x
}、{σy、μy、εy}、{σz、μz、εz}；其次，根据网格模型的空间步长与时间步长的限制性条件，设置三种类型介质的形状与尺寸，这里将介质网格模型设置为圆形颗粒形状，各粒子间填充空气，颗粒尺寸符合细网格模型最小空间步长的要求；然后，依照洗牌算法的基本原理，将三种混合介质的圆形颗粒放入边界吸收条件为完全匹配层的矩形箱中，运用随机洗牌算法对粒子模型进行随机排序，从而得到置乱粒子模型的置乱矩阵坐标x＝{σ
in
、μ
in
、ε
in
}和y＝{σ
in
、μ
in
、ε
in
}，其中i代表介质的类型，n代表粒子序号；最后，对所有粒子重新排列组合产生的矩阵位置信息逐行生成明文图像序列a，得到置乱后的矩阵r，并结合fdtd法对混合介质进行探地雷达的正演模拟成像。
[0059]
经过上述步骤即可实现正演模拟频散混合介质的探地雷达图像，采用随机洗牌算法置乱介质粒子的得到三维立体的二维细网格分布，如图2(b)所示。经过随机洗牌算法优化后，放入矩形箱中的充填介质其生成概率均保持一致，可以作为混合介质正演模拟的探地雷达原始模型图像。
[0060]
电磁波的传播是一种拟球面波，场源近处点比产源远处点的电磁波的场值大，电磁波的场值随距离的增大而减小。均匀介质的gpr仿真模拟中，电磁波的振幅随着传播距离按指数规律衰减。对于混合介质这种非均匀介质体而言，电磁波的振幅随着传播距离按非线性规律衰减，并且电磁波能量也呈现非线性衰减，这样使得常规的二维yee粗网格模型无法表达混合介质的电磁响应特征，因此构建细网格模型是混合介质模型构建的最佳方式。二维yee网格的波场分量分布，如图1所示，细网格算法空间布置与常规fdtd算法是一致的，电场位于网格的中心垂直向里，磁场分别位于网格的边上，大号箭头表示粗网格的磁场值，小号箭头表示细网格的磁场值，细网格与粗网格之间比例遵循最小网格限制条件。
[0061]
fdtd法是利用差分方程组的解来代替原来电磁场偏微分方程组的解，但是必须使得离散后差分方程组的解满足收敛与稳定的条件，而收敛与稳定的条件实际上就是对空间步长与时间步长有一定的限制。
[0062]
具体的，空间步长的必要条件为：
[0063]
[0064]
时间步长的稳定性条件为：
[0065][0066]
其中，δx和δy分别为x和y方向上的空间步长；δt为时间步长；c为电磁波在空气中的传播速度，0.3m/ns；λ表示电磁波的传输波长。
[0067]
此外，fisher
–
yates random shuffle算法是用于将一个有限集合生成一个随机排列的算法(数组随机排序)。经过该算法生成的随机排列是等概率的，其原理是类似于将所有数组元素放入同一副扑克牌中，并生成随机排列的序列，然后通过从一副扑克牌中不断地提取元素来确定下一个元素，直到没有元素为止。具体描述如下：已知有n张牌，标记为a
[n]
，序号分别为0,1,2,
…
,n-1，开始随机混合洗牌，从1到n-2张牌中随机抽取第s张牌a
[s]
，将这张牌随机与a
[0]
或者a
[n-1]
交换位置，将牌a
[s]
放入一个空牌序列b
[j]
(j＝0,1,2,
……
,n-1)中，令b
[0]
＝a
[s]
，从原始卡中连续提取，直到无法提取卡为止，生成一个新序列b
[j]
，然后b
[j]
是由[i]洗牌算法生成的随机序列。例如，在序列a＝{1,2,3,4,5,6,7}中，一共7次每次随机抽取一张牌的序号(s＝3,4,1,3,1,1)。
[0068]
step1：s0＝3，将a3随机与a0或a6交换位置，这里与a0交换位置，则a0＝{2,3,1,5,6,7}，b0＝{4}；
[0069]
step2：s1＝4，将a4随机与a0或a5交换位置，这里与a0交换位置，则a1＝{3,1,5,2,7}，b1＝{4,6}；
[0070]
step3：s3＝1，将a1随机与a0或a4交换位置，这里与a0交换位置，则a2＝{3,5,2,7}，b2＝{4,6,1}；
[0071]
step4：s4＝3，将a3随机与a0或a3交换位置，这里与a0交换位置，则a3＝{5,2,3}，b3＝{4,6,1,7}；
[0072]
step5：s5＝1，将a1随机与a0或a2交换位置，这里与a0交换位置，则a4＝{5,3}，b4＝{4,6,1,7,2}；
[0073]
step6：s6＝1，将a1随机与a0或a1交换位置，这里与a0交换位置，则a5＝{5}，b5＝{4,6,1,7,2,3}。
[0074]
经过上述步骤，最终剩下元素为a5＝{3}，那么生成的序列为b
[j]
＝{4,6,1,7,2,3,5}，该序列为经过洗牌算法得到的随机置乱序列，并且每次抽取牌的概率均为1/7。
[0075]
实施例2：混合介质探地雷达介电特性正演分析系统，包括模型剖分模块、随机置乱模块、图像获取模块和特性分析模块。
[0076]
其中，模型剖分模块，用于将fdtd粗网格模型剖分成若干个符合边界条件的细网格模型，分别给每块细网格模型中的yee元胞赋值相应的介电参数；随机置乱模块，用于运用随机洗牌算法将所有yee元胞等概率随机置乱分布，并将置乱后的yee元胞数组按差分网格的形式重新组合成粗网格模型；图像获取模块，用于在matlab语言平台编程运行fdtd算法程序生成混合介质的地电模型，并获取脉冲电磁波激发状态下的gpr图像；特性分析模块，用于运用图像熵理论定量描述混合介质gpr图像熵值，并采用波形分析法和小波变换模极大值法分析混合介质的gpr单道信号。
[0077]
实施例3
[0078]
一、正演模拟
[0079]
探地雷达主要包括控制单元、发射机和接收机三个部分，控制单元通过发射天线向探测目标发射高频电磁波，由于目标物与背景介质的介电特性存在差异，导致电磁波传播到目标物时发生反射与折射，并且遵循电磁波反射与折射规律，最后电磁波信号传输到地面的接收天线。控制单元将电磁信号转化成二维数字信号，并形成探地雷达图像显示在控制单元的显示器上，另一部分电磁波则穿透目标物并扩散到地下。因此，探地雷达的探测原理是通过移动天线沿测线方向对地层发射电磁波，然后接收从目标物反射而回的电磁波信号，主要电磁显示参数有：双程旅时、强度和能量。探地雷达探测成像原理图如图3所示。
[0080]
二、地质雷达地电模型
[0081]
假设二维平面范围内为半无限空间连续的均匀介质，电磁波反射与折射均在该平面内进行，背景介质材料为混凝土，干砂、干壤土以及灰岩为填充介质。为研究混合介质细网格模型在gpr正演模拟信号上的反射特征，设计了如图4所示的单一介质与混合介质的两组地电模型。
[0082]
gpr的地电参数设置为：
①
区域范围：2.0m
×
0.4m，空气层厚度为0.01m，左下角为坐标原点，横坐标为混凝土模型的水平距离，纵坐标为探测深度。混凝土内三个矩形箱(y1、y2、y3)长度均为0.2m，高度依次为0.1、0.15、0.2m；
②
介质类型：混凝土、干砂、干壤土以及灰岩，相对介电常数依次设计为6.0、4.0、8.0、12.0，相应的介电参数如表1所示；
③
模拟次数：共四次，前三次为干砂、干壤土以及灰岩三种单一介质，第四次为三种单一介质的混合物，均填充在不同高度的矩形箱内。
[0083]
表1介质的介电性质
[0084][0085]
混合介质是由半径为2.5mm的圆形模型组合而成，矩形箱y1、y2、y3内的颗粒模型个数分别为800、1200、1600个，对三种介质进行随机混合，之后再利用fdtd一般建模方式，得到地电模型如图4所示。对比图4(a)与图4(b)可知，y1、y2、y3矩形箱内，单一介质的网格模型表现为内部介质均匀分布，而混合介质的细网格模型呈现出内部介质随机分布效果，表明细网格建模具备可行性。
[0086]
三、探地雷达信号处理
[0087]
根据探地雷达天线频率与探测深度以及分辨率之间的关系，设置天线中心频率为1.6ghz，边界吸收条件为完全匹配层，激励源采用ricker子波，网格的空间步长与采样步长均为0.0025m，采样道数为800道，时窗为10ns。计算环境为intel(r)core(tm)i7-4790k cpu@4.00ghz,4ghz+24gb的内存物理地址扩展，windows 7操作系统的联想台式电脑。采用
fdtd法分别模拟干砂、干壤土以及灰岩等三种介质的探地雷达特征响应信号，得到原始探地雷达图像，如图5a、5b、5c所示，种混合介质的细网格模型的原始探地雷达图像如图5d所示。从图5a～5c看出，介质频散使得模型箱下界面出现电磁波反射与衍射现象，并且介质的介电常数越大，其辐射范围越广能量越强。在图5d中，充填混合介质的模型箱内部与四周也因介质频散出现了电磁波反射与衍射现象，并且散射能量与反射幅度更强。
[0088]
探地雷达原始图像受绕射波与衍射波的干扰，无法清晰地反映出目标物的信号特征与实际位置，因此需要对原始雷达图像进行信号预处理，主要包括有静校正切除、增益、带通滤波、偏移等流程。信号预处理后得到单一介质的探地雷达图像(如图5e、5f、5g所示)以及混合介质探地雷达图像(如图5h)，经信号预处理后雷达信号的多次波反射得以压制，绕射双曲线弧度收敛，反射能量更聚集，能真实地反映充填介质的探地雷达特征响应信号。尤其是对于混合介质，矩形箱内混合介质颗粒能较好地显示各介质间混合的状态，这说明frs-fdtd法能够顺利模拟多种混合介质的探地雷达响应图像。
[0089]
四、图像熵处理
[0090]
熵指的是体系的混乱程度，而图像熵是一种特征的统计形式，它反映了图像中平均信息量的多少，也表示图像中信息分布的混乱程度，熵越大时，表明无序的程度越高，反之，则认为有序的程度越高。在采用随机洗牌算法置乱混合介质的过程中，根据探地雷达图像各个像素点灰度分布情况，定义图像的局部熵，它能反映图像信息聚焦的程度，并以此判定细网格模型介质颗粒分布的混乱程度。具体操作是提取各充填介质实验箱的灰度图像，如图6所示，然后编写图像熵计算程序得出各灰度图像的熵值大小，并统计于图7中。
[0091]
从图6中各充填介质灰度图像对比看出，混合介质图像上出现了不规则褶皱，表明电磁波信号在该介质内的反射与折射现象活跃，其他充填介质图像表现较为纯净，未出现明显的特征信息。从图7看出，混凝土介质的图像熵值最低，而干砂、干壤土、灰岩等三种充填介质的图像熵值相差不大，并且随着充填介质高度的增加，图像熵值随之降低，说明电磁波在厚度越薄的地层中反射与折射越频繁，则容易导致内部系统更趋向于无序状态。采用frs-fdtd法构建的混合介质细网格模型，其探地雷达图像熵值最高，表明细网格模型的电磁响应特征运行正常，混合介质间的电磁波反射与折射均遵循电磁传播规律，并且各介质间的分布趋于无序性、随机分布程度高，可对gpr单道信号的介电特性作进一步分析。
[0092]
五、波形分析
[0093]
电磁波波形形态能够反映介质的某些介电特性，分析gpr信号的时幅图，可以推算出介质的介电参数。为探究不同介质填充物的探地雷达介电特性，分别抽取了不同矩形箱纵向高度上的一条单道信号，如图8所示的时-幅图。从图8(a～c)看出，空气层直达波信号已被消除，时间点t0表示为电磁波通过矩形箱上界面时的信号特征点，并且t1、t2、t3分别表示电磁波通过实验箱纵向高度为10cm、15cm、20cm时的信号特征点，探地雷达统计的相关数据如表2所示。从表2中可知，干砂、干壤土、灰岩在10cm、15cm、20cm高度下介电常数平均值依次为3.88、7.99、12.01，与介电常数设计值的相对误差依次为3.00％、0.125％、-0.08％，相对误差值呈递减趋势，表明在天线中心频率探测深度范围内，若探测目标物深度越大于电磁波波长，那么探测的精度越高。
[0094]
表2雷达信号识别数据
[0095][0096]
在图8(d)中，既无法明显判断电磁波通过矩形箱上界面的特征点，也无法拾取电磁波传播至矩形箱下界面的特征点。分析主要原因是：混合介质颗粒随机分布和介质颗粒间存在空气间隙，导致电磁波传播过程中出现多次反射与折射，使得特征点信号淹没在各衍射波信号当中。因此需要采用一种算法分离杂波信号的干扰，精准识别gpr信号的奇异点。
[0097]
六、小波变换模极大值分析
[0098]
小波变换模极大值法与非平稳信号奇异点之间有着密切关系。非平稳信号的奇异点及不规则的突变部分往往带有比较重要的信息，它是信号的重要特征之一。对于探地雷达的无损检测信号而言，若电磁波在两种及两种以上介质内传播时，会在异种介质的临界面处出现信号突变现象，在信号突变面的一维信号上体现为奇异点，也即为探地雷达单道信号上的波形峰值点。探地雷达检测混合介质的信号常为非平稳信号，极易出现反射波与绕射波重叠干扰，会对识别单道信号上的峰值点造成严重影响。因此，采用小波变换模极大值法能降低周围杂波的干扰，精准识别gpr单道信号的奇异点。
[0099]
分别抽取不同高度的充填介质探地雷达单道信号，并在matlab语言平台上编写小波变换模极大值法程序，识别结果如图9所示。从图9中可以清晰地识别电磁波传播至矩形箱上下界面的时间点t0与t1，已知矩形箱高度可以计算介电常数，经计算后干砂、干壤土、灰岩以及混合介质在不同高度方向上平均介电常数分别为3.83、7.88、12.01以及6.87。其中，单一介质的介电常数计算值与设计值的相对误差分别为4.25％、1.5％、-0.83％，相对误差率控制在5％之内。在雷达天线频率所能探测的最大深度范围内，随着电磁波在介质内传输距离的增加，识别的相对误差率也随之降低。由于没有相应的设计值作对比，混合介质的相对误差率无法直接算出，因此我们提出扩大样本数量寻找介电常数最优解的方案。具体操作为采用小波变换模极大值法对四种类型介质纵向方向上共240条单道信号进行识别，计算数据统计于图10中。
[0100]
从图10中可以看出，干砂、干壤土、灰岩的介电常数分布较均匀，而混合介质的介电常数分布则上下起伏较大，具体表现为随着高度的降低介电常数变化幅度增大，这也说明电磁波在小距离范围内的反射折射现象更为明显，并且与单一介质的介电常数在不同高度的变化规律相似。进一步地，对四种类型介质的介电常数散点图进行线性拟合分析，并得出每条单道信号介电常数的残差模值柱状图，如图11所示。残差模值越小表示拟合的程度越高，分布越紧密，反之拟合程度越低，分布越离散。从图11得知，在高度变化的临界点处残差值变化最大，这是由于不同高度矩形箱的边界出现介质频散导致能量收敛不完全。而且，混合介质的介电常数残差模值是单一介质的一倍多，说明混合介质的介电常数分布离散程度远大于单一介质，符合实际混合介质的介电常数分布特征。
[0101]
七、结论分析
[0102]
通过对单一介质与混合介质的gpr图像与信号对比分析，发现细网格模型的gpr图像的熵值更高，说明雷达电磁波在混合介质内的传播路径与反射规律更复杂，这比较符合实际地层中混合介质的探地雷达图像特征。波形分析法能识别gpr单道信号奇异点位置，主要依靠不同介质间介电常数梯度变化的特点。单一介质体的介电常数为均匀分布，仅与背景介质的介电常数发生梯度变化，使得较为容易发现奇异点的位置，如图8(a)～(c)所示。然而，混合介质体的介电常数为非均匀分布，不仅在与背景介质分界面处的介电常数发生梯度变化，而且内部不同介质间也会产生介电常数梯度变化，这使得波形分析无法直接拾取奇异点，如图8(d)所示，这也是导致gpr实际探测中识别精度不高的原因之一。
[0103]
小波变换模极大值法能有效降低不同电性介质间的电磁干扰，有效识别混合介质与背景介质临界处的特征点，并根据两个特征点横坐标的差值得到电磁波的双程旅时，从而反算出该条单道信号的相对介电常数。在图9(d)中，混合介质的模极大值曲线能明显观察到两个峰值点，也即特征点，对比图9(a)～(c)，尽管曲线上仍存在一些杂波信号干扰，但并不影响特征点的识别。图10展示了四种不同介质类型的介电常数分布情况，其中，混合介质的介电常数散点图呈现不均匀分布，这表明多介质混合后保留了部分介质的介电特性，但各介质间的介电常数并未表现出明显关系。在图11中，相邻单道信号间的介电常数残差模值起伏变化较大，各介质间的介电常数分布并无明显规律，间接说明了随机洗牌算法的有效性。
[0104]
本发明基于frs-fdtd法首次构建出了混合介质细网格模型，成功实现了混合介质的gpr仿真模拟。与一般fdtd网格模型相比，混合介质的细网格模型具有电性兼容性与随机分布性的特点。通过fdtd仿真模拟得到了混合介质的gpr二维时距剖面图与电磁响应信号，发现混合介质的电磁波传播路径与电性参数分布比单一介质更为复杂。具体表现为：混合介质的探地雷达图像熵值高于单一介质，说明多介质混合后内部介电参数呈离散分布，这与实际混合介质的介电仓常数分布特征一致，证明了细网格模型的有效性。混合介质的单道信号无法有效地提取信号特征点，符合混合介质内部电磁波波形互叠的特点，采用小波变换模极大值法分别识别单一介质与混合介质的特征信号，对比发现单一介质的介电常数分布均匀，而混合介质的介电常数呈非均匀分布，这一现象也再次证明fdtd仿真模拟图像与实际混合介质的特征相符。混合介质的介电常数拟合残差值是单一介质的一倍，表明混合介质的介电常数分布的离散程度更大，说明了在细网格模型构建中随机洗牌算法随机置乱的有效性。
[0105]
综上所述，我们提出了采用fdtd算法构建混合介质模型的新方法，并且从混合介质的图像熵、电磁波波形以及介电常数等方面分别验证了该方法的有效性与稳定性。该方法能够为掌握混合介质的gpr电磁响应特征与介电特性提供技术性指导，考虑到实际工程中gpr探测混合介质受多因素影响，未来还需完善多介质混合的细网格模型，增加不确定性影响因子，降低细网格模型介质频散造成的影响。
[0106]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产
品的形式。
[0107]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0108]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0109]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0110]
以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。