張志剛

地面坍陷受多方面因素的影響，當(dāng)出現(xiàn)井下礦洞或地下水位變化等情況時便容易引起地面坍塌。為了防止坍塌事故發(fā)生，需要提前采取探測手段對目標(biāo)測量區(qū)域進(jìn)行階段性探測，以便于做好預(yù)防坍塌處理措施。傳統(tǒng)的探測方法已經(jīng)滿足不了大范圍的普查探測工作，因此文章提出了探地雷達(dá)技術(shù)，運(yùn)用先進(jìn)的技術(shù)手段對道路探測提供保障。

1 探地雷達(dá)相關(guān)概述

1.1 探地雷達(dá)基本工作原理

1.1.1 系統(tǒng)構(gòu)成及其工作原理

探地雷達(dá)在進(jìn)行探測工作時的原理是以電磁波理論為依據(jù)，通過信號發(fā)射機(jī)或?qū)掝l帶視閾發(fā)射天線，把高頻超寬帶信號傳輸?shù)酱郎y介質(zhì)中，信號再遇到介質(zhì)后會產(chǎn)生不同情況的發(fā)射信息，信號在被雷達(dá)接收天線接收后，由計算機(jī)將反射回來的信息進(jìn)行分析計算和成像處理，根據(jù)成像圖形及參數(shù)推斷出井下礦洞結(jié)構(gòu)情況，從而實現(xiàn)對井下目標(biāo)的探測。

1.1.2 探地雷達(dá)探測方式

探地雷達(dá)在場地進(jìn)行探測使用時，需根據(jù)探測環(huán)境及其他因素來選擇效率最高以及探測結(jié)果最準(zhǔn)確的方式，從而保證測量數(shù)據(jù)的真實有效。對地質(zhì)環(huán)境探測使用的探測方式主要有以下幾種。

（1）共中心點(diǎn)法。利用該方式進(jìn)行探測時，使用收發(fā)分離天線，收發(fā)天線與接收天線中心點(diǎn)位置不變，向測線進(jìn)行的等距移動。不同的天線距和不同的位置采集的數(shù)據(jù)也是不同的。共中心點(diǎn)法的探測優(yōu)勢體現(xiàn)在發(fā)射界面的識別，同時對于信噪過低導(dǎo)致識別目標(biāo)不明情況也具有良好效果。

（2）剖面法。該探測方式是將探地雷達(dá)的發(fā)射天線和接收天線以相同的間距，沿著測線兩邊移動。此時若收發(fā)天線之間的距離為零，那么即為單天線式，反之即為雙天線式。通過發(fā)射天線和接收天線沿測線的不停移動，以此獲取二維的剖面圖。剖面法由于易操作和快捷特點(diǎn)，對于需要快速、連續(xù)、大面積的探測具有探測優(yōu)勢。

（3）寬角法。該探測方式基于收發(fā)分離式天線，原理是一個天線位置不變，另一個沿測線方向進(jìn)行移動，以此記錄在不同間距數(shù)據(jù)的表現(xiàn)。寬角法多用于不同介質(zhì)下電磁波的傳播反演問題。

（4）天線列陣法。該方式是將不同天線利用多個相同頻率進(jìn)行探測，從而保證通道上的時窗和增益等數(shù)據(jù)可實現(xiàn)單獨(dú)設(shè)置或統(tǒng)一設(shè)置。天線列陣法的工方式主要有兩種，一種是按照順序依次進(jìn)行單獨(dú)掃描；而另外一種是全部天線通過對發(fā)射時間和接收時間的延時偏移推遲設(shè)置，從而獲取疊加的探測數(shù)據(jù)。

1.1.3 探測所需相關(guān)參數(shù)

探地雷達(dá)在探測時想要獲得有效的探測數(shù)據(jù)，首先要選擇合適的探測方式，其次工作參數(shù)設(shè)置也能影響實際探測數(shù)據(jù)的最終結(jié)果。

（1）天線中心頻率。天線中心頻率的設(shè)置與探測深度和空間分辨率有關(guān)，其關(guān)系體現(xiàn)為：天線中心頻率越高，相應(yīng)的分辨率也越高，深度表現(xiàn)也越淺。在進(jìn)行小目標(biāo)探測時，通常采用高頻率的天線以此提升分辨率。因此，在探測時確保目標(biāo)能夠被清晰完整的識別，需根據(jù)實際情況設(shè)置天線中心頻率。

（2）采樣時窗。采樣時窗是指數(shù)據(jù)采集開始到結(jié)束的時間。設(shè)置采樣時窗參數(shù)時，需對實際測量地質(zhì)的電磁波傳播速度和探測深度進(jìn)行分析，從而保證數(shù)據(jù)采集的有效性。

（3）采樣率。采樣率是指采樣點(diǎn)之間的時間間隔。根據(jù)相關(guān)規(guī)程分析，采樣率需大于反射波頻率最高點(diǎn)的2 倍。

（4）測點(diǎn)間距。測點(diǎn)間距參數(shù)的設(shè)置受天線中心的頻率及傳播介質(zhì)的電磁特性影響，為了不讓目標(biāo)體的回傳信號出現(xiàn)重疊，測點(diǎn)間距控制在采樣間隔在介質(zhì)中電磁波傳播波長的1/4 即可。如果大于這個間隔，將不利于傾斜目標(biāo)的識別。測點(diǎn)間距的大小與數(shù)據(jù)的詳細(xì)程度有直接關(guān)系。所以在進(jìn)行探地雷達(dá)探測時，仍需根據(jù)井下礦洞實際情況來制定測點(diǎn)間的間隔，從而提升工作的效率。

1.2 探地雷達(dá)體制及數(shù)據(jù)形式

1.2.1 無載頻脈沖探地雷達(dá)

本研究主要對無載頻脈沖探地雷達(dá)進(jìn)行分析，系統(tǒng)基本框圖如圖1 所示。

圖1 無載頻脈沖探底雷達(dá)系統(tǒng)基本框圖

無載頻脈沖探地雷達(dá)系統(tǒng)通過脈沖發(fā)生器將信號變成極窄脈沖信號，經(jīng)由信號發(fā)射器向目標(biāo)地下發(fā)射不同需求的信號，電磁波遇到介質(zhì)時，會產(chǎn)生介質(zhì)突變，接收天線在對信號進(jìn)行回收處理。

1.2.2 探地雷達(dá)數(shù)據(jù)形式

探地雷達(dá)的數(shù)據(jù)形式按照陳列式三維回波數(shù)據(jù)分為：單條垂線、組合平面和組合立體三種形式。在進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域探測之前，首先要對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行布置測線，并以網(wǎng)格測線對探測數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄。假設(shè)網(wǎng)格設(shè)為x 軸和y 軸，深度設(shè)為z 軸，探地雷達(dá)沿x 軸方向進(jìn)行探測，及時記錄探測數(shù)據(jù)，每個單獨(dú)測點(diǎn)所采集的時間序列即為單條垂線，在此條線上采集的所有的點(diǎn)定義為B-scan，同一方向卻不在測線上得到組合系列B-scan 進(jìn)行組合即為C-scan。

1.3 探地雷達(dá)分辨率

1.3.1 垂直分辨率

從垂直深度上將兩個介質(zhì)的最小時間間隔進(jìn)行區(qū)分定義為垂直分辨率，垂直分辨率會根據(jù)電磁波的有效帶寬深度的增加而減小，垂直分辨率隨之減弱。

1.3.2 水平分辨率

兩個目標(biāo)進(jìn)行區(qū)分的最小時間間隔即為探地雷達(dá)水平分辨率。如果想要對兩個回波在空間上進(jìn)行區(qū)分，需要保證兩個目標(biāo)反射波到天線接收的時間差要大于脈沖寬度。

2 應(yīng)用探地雷達(dá)對井下礦洞進(jìn)行研究

探地雷達(dá)主要針對井下礦洞的分類和識別。通過對井下區(qū)域的檢測，依據(jù)檢測數(shù)據(jù)分析出礦洞屬性。探地雷達(dá)可識別的項目包括目標(biāo)的種類，地下結(jié)構(gòu)情況、涉及的范圍、以及具體位置信息等。對于礦洞的識別需完成特征提取和識別算法兩個步驟缺一不可，只有收集有效的特征才能實現(xiàn)對目標(biāo)的有效識別。

2.1 礦洞特征分析及提取方法

2.1.1 時域特征提取

井下存在礦洞時，相應(yīng)的相位、振幅以及延時情況都會從電磁波的發(fā)射中觀察出來。同種目標(biāo)發(fā)射波的相關(guān)性非常強(qiáng)，以此實現(xiàn)電磁波反射特征與目標(biāo)種類的識別。

2.1.2 頻域特征提取

頻域特征提取的工作原理是根據(jù)電磁波的回波信號，在面對不同情況的目標(biāo)時會發(fā)生共振頻率，通過對傅里葉普的特征表現(xiàn)分析，以此來判斷井下礦洞情況。將能量密度譜作為目標(biāo)特征的依據(jù)，同一目標(biāo)礦洞的發(fā)射回波信號，獲得的能量密度譜值較為接近，不同目標(biāo)獲得的能量密度譜值相差較大，因此可以證明能量密度譜能夠作為礦洞特征提取方法。

2.1.3 基于小波包分解的節(jié)點(diǎn)能量特征提取

（1）小波概述。通過研究發(fā)現(xiàn)傅里葉變換在觀察信號時，只能在整個時域或整個頻域下進(jìn)行，而無法在局部時域或局部頻域下去分析信號。小波變換就是繼承了傅里葉變換的特點(diǎn)，并發(fā)展成具有非平穩(wěn)信號時頻局部分析信號的能力。

（2）多分辨分析與小波包分析。多分辨分析是通過將問題以不同細(xì)致程度來描述的方法。在對信號分析時，由于實際需要需進(jìn)行不同程度的信號線性組合；小波包分析是在多分辨分析的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，目的是提高多分辨分析在高頻段頻率分辨率低的問題。該方法是將信號中的高頻分解，從而對信號實行不同程度的等間隔劃分。

（3）節(jié)點(diǎn)能量特征向量。研究以三層小波包的分解為例，闡述基于小波包分解的節(jié)點(diǎn)能量特征提取。三層小波包的分解圖如圖2 所示。

從圖2 中可知，一味小波包分解后產(chǎn)生了兩個枝杈，其中每個枝杈的節(jié)點(diǎn)代表一個小波包。例如（0，0）代表初節(jié)點(diǎn)S，（1，0）代表分解后的第一層小波包，S10表示分解的低頻分量，而（1，1）代表第一層分解后的小波包，而S11 表示高頻分量。其他的第二層及第三層的分解以此為參考。

圖2 三層小波包分解樹

小波包分解的節(jié)點(diǎn)能量特征提取步驟如下：

①對初始信號做i 層小波包分解，隨后將地2i 節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分解系數(shù)Cki，j 進(jìn)行向量的提取。分解尺度為i，頻段設(shè)為j，小波包分解系數(shù)向量長度為k。②小波包節(jié)點(diǎn)的能量計算用ei，k 表示。③利用節(jié)點(diǎn)能量公式獲得的節(jié)點(diǎn)能量，為了獲取特征向量需按照序號進(jìn)行節(jié)點(diǎn)序號排列，最后進(jìn)行歸一化處理，從而得到特征向量。

2.2 基于支持向量機(jī)的井下礦洞識別方法研究

在特征響亮維數(shù)較高、樣本數(shù)量有限以及對實時性要求較高的情況下，能夠通過支持向量機(jī)識別方法，對井下礦洞進(jìn)行快速的檢測并獲得最后的結(jié)果。

2.2.1 支持向量機(jī)的基本原理

超平面與相鄰最近的一個數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離即為分離邊緣，支持向量機(jī)就是通過找到超平面，然后將其分離邊緣最大化處理。通過將輸入向量到高維特征空間的非線性映射，以此構(gòu)建出一個超平面，用來對發(fā)現(xiàn)特征進(jìn)行分離。

圖3 超平面與相鄰礦洞點(diǎn)位映射圖

2.2.2 支持向量機(jī)的井下礦洞識別算法

研究采用支持向量機(jī)對礦洞識別問題進(jìn)行分析，因此將非常適合當(dāng)做分類器。基于支持向量機(jī)算法的探地雷達(dá)對井下礦洞識別的具體步驟為：通過反射波的數(shù)據(jù)分析來得到礦洞目標(biāo)的具體特征，然后對訓(xùn)練樣本集進(jìn)行構(gòu)建，采取支持向量機(jī)找到最佳參數(shù)，最后對支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類識別。

3 實驗結(jié)果及分析

研究提出的礦洞目標(biāo)識別算法是否有效，仍需進(jìn)一步的進(jìn)行實驗驗證。仿真實驗的實驗數(shù)據(jù)是通過模擬高斯白噪聲在介質(zhì)不均勻情況下獲取的。而實測實驗數(shù)據(jù)是利用無載頻脈沖探地雷達(dá)來完成道礦洞數(shù)據(jù)的采集工作。

3.1 相同形狀井下礦洞識別仿真實驗

3.1.1 圓形洞目標(biāo)識別

研究采用三類訓(xùn)練樣本集進(jìn)行圓形洞識別，一類是圓形洞目標(biāo)設(shè)置為15 個，目標(biāo)數(shù)據(jù)每個30 道，共有450 道；二類設(shè)置為15 個圓形金屬目標(biāo)，也為450 道數(shù)據(jù)；第三類為標(biāo)志目標(biāo)，同樣450 道。

仿真實驗結(jié)果表明：通過支持向量機(jī)算法對樣本進(jìn)行測試時，獲取的數(shù)據(jù)結(jié)果利用時域、能量密度譜特征均能對圓形洞實現(xiàn)高效率的識別。

3.1.2 矩形洞目標(biāo)識別

矩形洞目標(biāo)識別簇?fù)淼臉颖炯c圓形洞識別樣本集一致。通過實驗數(shù)據(jù)表明能夠?qū)崿F(xiàn)礦洞目標(biāo)的識別。

3.2 形狀不同較為相近礦洞識別實驗

訓(xùn)練樣本集和測試樣本集與上文數(shù)據(jù)保持一致。利用支持向量機(jī)算法，讓圓形洞來識別橢圓形洞，結(jié)果顯示，時域和頻域特征都能達(dá)到很高的識別率，所以相近形狀的井下礦洞可以進(jìn)行相互識別。

3.3 實測礦洞目標(biāo)探測實驗

仿真實驗結(jié)果表明了，形狀相同及相近的礦洞均能實現(xiàn)良好的識別效果。為了對測試結(jié)果進(jìn)一步驗證，對某礦井的礦洞進(jìn)行實測。

采集3 個礦洞數(shù)據(jù)，采用兩組對比實驗方式，其中一組采用時域和頻域特征完成對礦洞進(jìn)行識別，另一組采用增加訓(xùn)練樣本方式對礦洞數(shù)據(jù)識別。利用時域、頻域特征以及基于小波包分解的節(jié)點(diǎn)能量特征都能夠準(zhǔn)確識別目標(biāo)礦洞，但通過時域特征探測穩(wěn)定性稍差，可通過增加訓(xùn)練成本來提升識別率。

4 結(jié)論

為了避免因礦山開采引發(fā)地面坍塌現(xiàn)象，保障人們的公共財產(chǎn)及生命安全，需要采取現(xiàn)代化探測技術(shù)加強(qiáng)對礦洞探測。本研究所選用的基于支持向量機(jī)算法，可以通過對時域特征、頻域特征以及基于小波包分解的節(jié)點(diǎn)能量特征的收集，準(zhǔn)確對井下礦洞進(jìn)行探測與識別，針對探測過程中的解譯困難等問題，還需要在以后的科研中不斷的進(jìn)行深入研究。