申请/专利权人：上海微波技术研究所(中国电子科技集团公司第五十研究所)

申请日：2020-05-27

公开（公告）日：2023-06-23

公开（公告）号：CN111695087B

主分类号：G06F17/18

分类号：G06F17/18;G06F17/16;G01V3/11;G01V3/08;G01S13/88

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.06.23#授权;2020.10.20#实质审查的生效;2020.09.22#公开

摘要：本发明提供了一种用于复合探雷目标检测的方法及系统，包括：步骤1：根据电磁感应EMI探雷器确定金属目标所在位置，得到疑似目标；步骤2：根据GPR信号判断疑似目标是否为地雷。本发明结合EMI信号和GPR信号完成对低金属雷的精准探测，同时降低金属探雷器对金属目标的虚警概率；使用线性预测技术替代传统直接使用目标信号强度对抗杂波强度的检测方式，大幅降低探地雷达信号中测量系统、背景场以及噪音的影响，增强了探地雷达信号的信杂噪比。

主权项：1.一种用于复合探雷目标检测的方法，其特征在于，包括：步骤1：根据电磁感应EMI探雷器确定金属目标所在位置，得到疑似目标；步骤2：根据GPR信号判断疑似目标是否为地雷；所述步骤2包括：运用线性预测算法对GPR信号进行处理，来源于地下杂质的信号用一个线性预测模型表示，用当前信号位置的前多组信号来预测当前位置的信号；把当前信号位置的在先信号存储为背景模型，背景模型随测量位置的改变实时更新，根据背景模型所预测出的当前信号与真实的当前信号的差值作为特征值处理，计算流程包括：用xn＝[x1n,x2n,...xLn]T表示n帧位置的GPR频率域探测数据，其中n表示位置，L表示频率点总数；xLn表示第n帧GPR脉冲压缩信号在第L个频点上的幅值；用线性预测模型来模拟来自杂质的信号： 其中，Xn-1＝[xn-1,xn-2,...,xn-P]表示n点之前P个位置的测量数据，a＝[a1,a2,...,aP]T是线性预测系数，εn表示预测误差；k表示累加过程中的增变量，1≤k≤P，P为预测下一帧数据需要的帧数；ak表示：累加过程中的每一帧数据对应的线性预测系数；用最大似然估计法来求取线性预测系数的表达式：预测误差εn服从高斯正态分布，根据线性预测模型得出n点数据满足ξn≤TH的概率密度函数为： H0表示原假设nullhypothesis；σ表示尺度参数，即标准差；当概率密度函数的值取最大时，xn-Xn-1a+xn-Xn-1a的值取最小，得出线性预测系数的表达式为：a0＝Xn-1+Xn-1-1Xn-1+xn得到检验统计量的表达式：ξn＝xn+xn-xn+Xn-1a0检验统计量的表达式为特征值的表达式；根据特征值对测量数据完成预判，当特征值ξn小于等于临界值TH时，判断信号来源于杂质，当特征值ξn大于临界值TH时，判断信号来源于地雷，并形成报警。

全文数据：

权利要求：

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