道路是一个城市最重要的基础设施,由道路地下空洞引起的城市道路塌陷是当前道路养护面临的主要难题。探地雷达探测精度高、速度快,是目前城市道路地下探测的主要手段。该方法无需破坏、开挖路面,且探测效果明显。目前探地雷达道路地下探测的缺陷在于:1、地下管线、地下构筑物众多,病害环境缺乏物理模型给出先验知识,而地下病害解释缺少标准,解释结果主要依据人的经验判断。2、地下病害解释只能在一次探测结果上进行,因其结果经常受到周围环境的严重干扰,解释结果存在误差。针对上述情况,建立城市道路地下病害动态演化物理模型,给出病害环境先验知识。研究道路地下异常识别算法,减少解释结果对经验判断的依赖。提出基于周期探测的地下异常度量算法,减轻周围环境干扰导致的解释误差。本文研究内容及创新点如下:1、为了解城市道路地下病害演化过程中各个阶段的探地雷达数据特征,建立了城市道路地下病害动态演化物理模型,通过人工扰动的方式,模拟城市道路地下病害的演化过程。采集演化各个阶段的探地雷达探测数据,获取演化各个阶段密实度、路面沉降等参数变化信息。研究城市道路地下空洞演化过程中各种因素的相互作用和影响。通过比较探地雷达探测数据和参数信息的变化,探索城市地下病害演化的规律。2、针对城市道路地下病害解释主要依靠经验判断的问题,提出了基于希尔伯特边际谱的地下异常识别算法。首先,对探地雷达数据进行经验模态分解,得到一系列本征模态函数。利用希尔伯特变换计算本征模态函数的边际谱,从而得到探地雷达数据的希尔伯特边际谱。然后,从希尔伯特边际谱中提取反射信号的特征,研究特征参数与地下密实度之间的关系,建立特征参数和地下密实度的经验函数。最后,通过经验函数判断地下密实度变化,识别城市道路地下异常。实验证明,该算法不仅可以用于地下空洞的探测,还可以用于金属管线的探测。3、针对城市道路地下病害解释主要依靠经验判断的问题,提出了基于核匹配追踪的地下异常识别算法。该算法源于现代信号处理技术,其基本思想是通过提高信号维数以区分低维上难以分类的特征,提高维数的关键是构造核函数字典。首先,需要在输入信号的条件约束下,设定有效的核函数构造参数,将信号及其特征作为核函数的参量,生成超完备的核函数冗余字典。然后,依据匹配追踪算法得到输入信号的核函数线性组合表示,将小波核函数在核函数组合中的占比作为特征参数。最后,研究特征参数与地下密实度之间的关系,建立特征参数和地下密实度的经验函数,通过密实度变化识别城市道路地下异常。实验证明,该算法不会受到金属管线的干扰,对探测地下松散和空洞病害具有较好的应用前景。4、为度量城市道路地下异常的变化情况,提出了基于周期探测的地下异常度量算法。通过对城市同一路段进行周期探测,发现探地雷达图像中的明显变化。由于周围环境的干扰不会发生显著变化,因此这个图像中的变化能够被视为地下异常,将变化发生的区域作为异常体所在的区域。为比较探地雷达图像的变化,需要对探地雷达图像做预处理,预处理算法包括迭代Myriad滤波降低算法、克希霍夫积分偏移归位算法、精细配准算法和标间配准算法。为降低探地雷达数据的背景噪声,针对探地雷达数据的噪声特点,在基于α稳态分布的Myriad滤波降噪算法基础上提出迭代Myriad滤波降噪算法。在迭代Myriad滤波过程中,采用滑动窗的方法,选取窗口中的数据参与计算。通过迭代滤波器中的参数,进一步提升计算结果的精度,从而获得更加理想的滤波效果?通过迭代Myriad滤波降噪算法,可以满足探地雷达数据降噪的需要,信噪比得到提升。实验证明,迭代Myriad滤波降噪算法效果优于Myriad滤波降噪算法,信噪比提升3.5dB左右。为归位探地雷达反射波,收敛绕射波,提高探地雷达数据的分辨率,准确反演地下反射信号的位置,需要对探地雷达数据实施偏移归位。结合道路地下结构的特点,通过克希霍夫积分偏移归位算法,能够准确获取信号反射的空间位置。根据惠更斯原理,异常介质反射面上的每一个反射点都可以作为波源向外辐射电磁波。因而,接收天线获得的波场就是这些波源辐射出来的电磁波在地面测点相互叠加的结果。通过Kirchhoff公式,可以将分布于数据各道中来自于同一个反射点的能量聚集起来,从而完成反射信号的偏移归位。通过分析不同参数对偏移结果的影响,得到最佳偏移参数。为解决探地雷达图像采集过程中,采集间距不均、干湿季变化、道路颠簸(路噪)和采集软件设置等原因导致的图像不一致问题,便于比对发现图像中的变化,提出了探地雷达图像精细配准算法和标间配准算法,将两幅图像的相似区域完全对应到相同位置。探地雷达图像精细配准算法首先进行道间配准,通过搜索的方式,对数据进行插值或删减,保证探地雷达图像测线方向的一致。然后通过基于条件熵的道内配准算法,对探地雷达图像进行伸缩变换,实现探地雷达图像回波方向的配准。探地雷达图像标间配准算法是对探地雷达图像精细配准算法的补充和简化,针对实际工程探测的需要,通过对标记之间的图像进行插值,达到图像配准的目的。通过实验证明,在图像缺失达到90%的情况下,还原的探地雷达图像与原图像的相关系数仍然能够达到0.9以上。经过数据预处理,探地雷达图像的噪声得到降低、分辨率得到提高,图像与图像之间实现了相互配准。为度量地下异常出现的范围,提出基于相关性比对的道路地下异常度量算法。首先设定滑动窗口的类型和参数,得到窗口间的相关系数,然后通过最大类间方差计算阈值的大小,最后通过比较相关系数与阈值的大小关系,度量地下异常出现的范围。实验证明,该算法能够得到地下异常出现的深度、范围等信息,精度能够满足道路病害探测的需要。通过本文提出的地下异常识别和度量算法对北京四环路道路检测数据、北京朝阳区区属道路检测数据、石家庄市市政道路检测数据进行处理,地下病害判断结果与钻孔验证结果基本相符。