基于f-x域模态分解的探地雷达数据处理与解释

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探地雷达是一种常用的工程地球物理方法,是对地球浅层探测的有效方法之一。它的原理是利用高频电磁波在地下介质中的传播,分析解释回波的特征来推演介质的地下结构和物理性质。但是,探地雷达接收到的信号是非平稳、非线性的,常规的傅里叶变换不能对信号进行准确有效的处理。因此,可以利用f-x域中经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD),完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)四种方法对雷达信号进行处理。将信号分解成多个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),这样不同频段的信号就被分解到不同的IMF分量中,进而挑选出符合条件的IMF分量,达到去噪的效果。本文详细阐述了这四种方法的基本原理,并通过模拟信号和正演模型验证其正确性,通过对探地雷达实测数据的处理和解释对四种方法在探地雷达数据处理方面的优劣性进行对比和分析。1998年,Huang提出了EMD方法,EMD方法是通过将信号分解成多个IMF分量,然后对其进一步选择和处理。但EMD方法存在着诸多问题,如模态混叠问题严重等。2009年,针对EMD方法存在的诸多问题,Wu和Huang提出了EEMD方法。EEMD是在EMD方法基础上进行改进的一种新方法,它与EMD方法的基本原理一致。不同点在于,在EMD分解之前,向待处理信号中加入了一定比例、一定次数的高斯白噪声。但问题是添加的高斯白噪声比例和平均次数无法准确确定。2011年,基于EEMD方法存在的问题,Torres提出了新的改进算法,即CEEMD方法。CEEMD方法在分解过程中,每个阶段都会添加特定噪声,最后通过残差的唯一性得到不同的IMF分量。但是其仍然存在缺乏数学基础,运算时间长等问题。2014年,Dragomiretskiy K.提出了VMD方法,VMD方法与前三种方法理论基础并非一致,VMD方法主要是通过确定变分模型的最优解确定IMF分量参数的,IMF分量的定义和意义与之前的方法不同。但是VMD方法无法自适应惩罚因子及IMF分量个数,同时端点效应时有发生。在探地雷达数据处理中,常见的方法都是以傅里叶变换为基础的,如一维滤波、二维滤波、反滤波等。将xt-域的探地雷达数据沿着t轴进行傅里叶变换可得到xf-域的数据;将xt-域的信号对t轴和x轴同时进行傅里叶变换可得到kf-域信号。对比分析kf-域与xf-域的信号处理手段,并将重心放在xf-域信号处理上,通过将xf-域处理与模态分解方法相结合以求克服传统处理手段的缺陷。为了对EMD、EEMD、CEEMD、VMD四种方法的正确性进行验证,建立模拟信号和正演模型,运用四种方法对其进行处理。对比四种方法的处理结果,验证四种方法处理信号时的准确性。同时,通过对IMF分量处理结果的分析和对比,总结出四种方法的优缺点以及对特性信号的处理优势。随后,用这四种方法对探地雷达实测数据进行处理,通过对结果的对比分析,讨论四种方法在处理探地雷达数据过程中的优缺点和适用环境。
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