標準化信號處理在路面病害特征增強中的應用**

楊 哲，余秋琴，羅婷倚，朱 欣

（1.長安大學工程機械學院，陜西 西安 710064；2.廣西北投公路建設投資集團有限公司，廣西 南寧 530028）

0 引言

探地雷達（GPR）是一種檢測速度快、精度高的無損檢測設備，廣泛應用于橋梁檢測[1-2]、預埋目標定位[3]、機場跑道檢測[4]等地下隱性目標檢測。目前GPR數據主要由人工處理判讀，效率低下，需要研究一種普適高效的雷達數據處理方法提高判讀效率和準確度，縮短工程評價周期，并為判讀結果提供更加直觀的依據。

針對路面病害GPR數據增強問題，國內外許多研究者從不同角度出發提出了大量數據增強算法[5-9]，但是大都流程復雜且通用性不強。為實現缺陷目標特征增強和解決現有信號處理流程復雜的問題，本研究針對GPR信號處理的本質，提出了一種標準化的信號處理方法，在MATLAB中實現算法后，將結果與商用軟件ReflexW的多步驟處理結果對比，證實了所提方法的有效性，為路面病害的信號分析提供了一種高效的后處理方法。

1 材料與方法

1.1 GPR檢測原理

探地雷達主要由主機、發射天線和接收器組成，通過發射電磁波并接收地下不同介質層回波來探知地下狀況。由于真實地下介質并非絕對均勻，且結構分層也并不規則，因此，會在回波中產生噪聲和干擾信號，需要進行進一步處理才能作為判讀依據。

1.2 常規脫空信號處理流程

目前，雷達數據處理大部分在ReflexW內實現，提供了一維處理、二維處理、偏移處理等各類處理功能。常規GPR數據處理主要集中在以下方面[10]：校準地面層以使圖譜刻度與地下深度成正比；去除每道信號的直流偏移量使信號正常值對應于零點；帶通濾波以去除可能存在的高頻及低頻噪聲；背景去除用于去除正常結構分層造成的高亮反射，凸顯異常信號；增益用來增加深層反射信號的幅值，使其與淺層信號具有相同的量度。但現有的脫空信號處理仍依賴于人工經驗，缺乏有效的標準化流程。由于地下某一深度層的病害分布情況近似服從正態分布，基于此，提出將原始B-scan數據逐行標準化，將標準化后的整體數據作為處理結果輸出。

1.3 基于傅里葉變換的去直流偏移方法

在對信號進行橫向標準化之前，需要先去除每道A-scan的直流偏移。探地雷達接收元件在未收到反射波信號時應該處于零點，而溫度、電壓等因素會使接收器的靜態工作點偏離零點，因此，對于不同的硬件和工作環境，該偏移量會有明顯差異。在每一道A-scan中，由于接收器開啟時間極短，通常在0.1 μs以內，偏移量較為恒定，該偏移量相當于在信號中加入了一個直流分量，但對不同道A-scan而言，其直流偏移量可能存在差異，因此，需要對每道A-scan數據去除直流分量以規整數據，將后續標準化結果中正常值的波動降到最低，提高分類性能。

傅里葉變換往往被用來將一個沿時間序列展開的信號轉換到頻域，從而觀察該信號不同頻率的分量大小，傅里葉變換公式如下：

其中，ω為頻率，f(t)為原信號的時域展開，e為自然常數，i為虛數單位，t為時間序列。

直流分量不包含波動，在頻域序列里表現為零頻率分量，將A-scan頻域數據的零頻率分量系數置零，其余頻率分量系數不變，再對其進行逆變換得到處理后的A-scan信號，式（2）為傅里葉逆變換公式。

考慮到不同雷達A-scan數據的量度不同，為了簡化后續識別算法，優化處理流程，需要將A-scan數據放縮到同一量度上，本研究對每道A-scan數據進行標準化，使其均服從均值為0、標準差為1的正態分布。

1.4 標準化特征增強處理方法

對于圖譜進行去直流偏移處理后，其淺層脫空的反射比較顯著，較深層病害反射由于衰減其幅值遠小于淺層反射的亮度，而且路面結構分界層的反射可能會使該層的病害更不易被觀察，因此，需要對病害特征進行增強。對樣本進行標準化可以將任意量度的樣本轉換到同一均值（0）與方差（1），將B-scan橫向標準化后，標準化公式如式（3）所示。

式中，Xi為標準化前各采樣值，μ為樣本均值，σ為樣本標準差，Yi為標準化后數據。

令Xi作為B-scan中同一行數據的采樣值，樣本均值置0后將去除各層背景，方差置1后使不同深度層的采樣值具有可比性。當采樣深度過深，超出天線穿透深度，深層由于信噪比過低不具備參考性，后續處理可僅保留信噪比足夠大的采樣深度進行識別。

2 試驗結果分析

2.1 A-scan去直流偏移

以工程試驗數據中某道A-scan為例，對其進行上述處理，如圖1所示，實線為原始數據，點劃線為處理后數據，此時得到的A-scan直流偏移量已去除，且不改變波形及量度。

圖1 FFT去直流偏移

對傅里葉變換去直流偏移后的數據進行標準化后，如圖2所示，數據自動縮放到合適的量度。

圖2 標準化后數據

2.2 B-scan去直流偏移

將該處理應用于B-scan圖譜，如圖3所示，原始數據由于存在正向直流偏移，在灰度圖上整體偏白，去直流偏移后圖譜顯示更清楚。

圖3 B-scan去直流偏移處理

根據式（3）及圖2、圖3可以得出，對于不同功率或頻率的天線采集到的A-scan數據，盡管其原始數據量度差異一般很大，甚至可達幾個數量級，但標準化后的數據允許不同天線及環境下測量的結果具有相同的量度，且不改變灰度圖的表現形式，這對后續處理及識別有積極意義。

2.3 脫空病害的特征增強

對經之前去直流偏移處理后的圖譜去除地面層后進行標準化特征增強處理，并將標準化處理結果與ReflexW軟件常規流程處理結果作對比，如圖4所示，明顯脫空位置已由虛線框標記。

圖4 處理最終結果對比

對比圖譜可以發現，兩者處理結果十分接近，地表層及路面下方結構層的橫向反射都被消除了，突出了脫空的反射信號，深層的病害信號也具備了和淺層相同的亮度。在第400道及第700道附近的100～200采樣點數據，ReflexW處理結果局部發白，效果較差；采用標準化處理的數據更清晰，異常回波更突出。

3 結論

1）針對現有GPR信號處理流程煩瑣的問題，提出了一種標準化的路面病害特征增強算法，并以路面脫空信號特征為例進行分析。結果表明：該處理方法與常規后處理方法結果一致，可替代原來的多種數據處理流程，并簡化了處理步驟，減少了人工投入。

2）將采樣值標準化使其服從標準正態分布，可將任一種雷達數據轉換到一個統一的量度，為后續通用路面病害識別方法提供數據來源。