标签：增益 gprmax 时间 图像 探地 data GPR
运用时间增益方法对 gprmax 模拟的探地雷达数据进行处理
GPR 对地下进行探测时，随着电磁信号向下传播，雷达信号的幅值往往衰减很快。与浅层目标的回波相比，深层回波信号的幅度很小。这些信号需要经过校正处理后才能同时显示出来，即对快速衰减的深层回波信号进行补偿处理。对时变幅度进行补偿在GPR应用中被称为时间增益或距离增益。
文章目录
一、时间增益效果
GPR 应用非常广泛，其信号衰减也变化很大。在某些低损耗探测环境中，探测深度可达数十米。而在某些高损耗环境中，探测深度甚至不到一米。GPR 数据的读取和显示需要和当时的探测环境相一致。
1、原始的 GPR 图像
用gprMax模拟的地下空洞异常的图像。
由于电磁波衰减变化很大，从图中只能看到很模糊的双曲线。
2、时间增益后的 GPR 图像
对原始数据进行时间增益，结果如下
此图像比原始图像更加直观，反射双曲线清晰可见。
3、时间增益函数
运用时间增益对 GPR 数据进行校准的方法有多种。关键是需要基于先验的物理模型来确定时间增益函数，而不是任意选择某个函数进行校准，这样才可能使得人为产生的干扰信号最小。
时间增益处理是非线性的。从上面两幅图看出经过时间增益处理后，信号形式明显发生了改变。
一般地，电磁波能量变化服从指数变化的规律，因此，时间增益函数选择指数增益形式：
y
=
a
x
\ y = a^{x}
y=ax
式中，a为采样率或时间，这里用的是采样率。
当
a
=
1.3
\ a = 1.3
a=1.3 时，绘制的时间增益函数图像为：
一般要对时间增益函数值的最大值进行限定，不能无限增大。
二、Matlab 代码分享
close all
clear
clc
%
%
%
%
% 读取探地雷达数据
data = dlmread("shangxiang.txt");
% 构造时间增益函数
% 这里应用的是指数补偿增益
x = 1:length(data);
% y = 1.1.^(x*1e-2);
% y = 1.2.^(x*1e-2);
y = 1.3.^(x*1e-2);
% y = 1.4.^(x*1e-2);
% y = 1.5.^(x*1e-2);
% 设置最大增益倍数
ymax = 25;
% 限制增益倍数
y(y>ymax) = ymax;
% 绘制时间增益函数图像
figure(1),
plot(y,'k','lineWidth',2);
axis([0 inf 0 30]);
data_new = data.*y';
% 绘制增益后的探地雷达图像
figure(2)
imagesc(data_new);
colorbar;
xlabel('trace number');
ylabel('samples');
title('revised image');
% 绘制原始探地雷达图像
figure(3)
imagesc(data);
colorbar
xlabel('trace number');
ylabel('samples');
title('original image');
标签：增益,gprmax,时间,图像,探地,data,GPR 来源： https://blog.csdn.net/Neverlevsun/article/details/120614487
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。