探地雷达(GPR)具有使用方便、探测效率高、适用于多种介质等优点，使用GPR获取层状介质信息已经被广泛应用于路面质量检测、市政工程、环境工程等相关领域。但是使用波形反演方法获取层状介质信息时，现有的参数反演算法存在反演结果精度低、稳定性差和算法实时性差的问题，导致反演结果出现误差，无法满足实际需要。虽然将电磁波在介质层中的双程走时作为先验信息可以提升参数反演算法的性能，但是获取准确的双程走时仍然是一个难题，为此本文从以下三个方面开展了层状介质参数反演算法及其性能的研究：
　　1.针对参数反演方法反演结果精度低，稳定性差的问题，提出了一种基于混合优化算法的层状介质反演方法。首先使用多级细化搜索法确定相对介电常数的大致范围，从而减小搜索区间。在此基础上，采用粒子群算法进行搜索，得到相对介电常数反演的最终结果。缩小搜索区间能将部分局部最优解排除在外，降低了粒子群算法陷入局部最优解的概率，同时也有利于粒子群算法在迭代次数和粒子数有限的情况下找到全局最优解，提升了反演的精度和稳定性。实验结果表明使用混合优化算法能提升各层介质相对介电常数和厚度的精度。相对误差和均方根误差减小，表明反演结果的准确性和稳定性都有所上升。
　　2.上述混合优化算法虽然在反演结果的精度和稳定性上有了改善，但是仍然无法满足实际应用的需要，为此提出了基于重采样-粒子群(RS-PSO)算法的层状介质反演方法，该反演方法使用RS-PSO算法作为参数反演方法。RS-PSO算法通过比例选择法对粒子进行重采样，剔除表现差的部分粒子，保留并复制表现好的粒子，使得算法的寻优效率得到提升；使用惯性因子对PSO算法的迭代公式进行改进，提升了算法局部搜索能力。实验结果表明，使用RS-PSO算法进行反演，在反演精度、稳定性和实时性上都有很大的提升，能有效重建出层状介质相对介电常数和厚度真实构造。
　　3.准确的双程走时是层状介质参数反演的关键参数。道相关层位追踪算法通过追踪种子点得到层位信息，利用层位信息计算双程走时。但当层厚度变化较大时，在追踪过程中无法找到正确的种子点，进而导致层位信息错误，双程走时误差大。针对上述问题，提出了一种改进的层位追踪算法来进行双程走时的计算。改进的层位追踪算法在定位新的种子点时，使用相关窗口外的第一个峰值点对种子点进行校正，提高了层位追踪算法的精度和双程走时的准确性。实验结果表明，使用改进的层位追踪算法能得到更加准确的双程走时，运用改进算法并结合RS-PSO算法能够准确反演层状介质的真实构造。