刘宗辉等：隧道地质预报探地雷达信号干扰消除方法 395· 状已经开始显现，但与原始信号曲线对比，依然存 带通滤波，去除频率异常部分的信号小波系数：最 在很多杂波的干扰，曲线的平滑度不够，有效信号 后再进行剩余小波系数分量重构，从而达到频率 没有被突出.而经剪切变换处理后，单道波波形图 异常信号消除 更为平滑，仅在部分位置存在有少量的杂波，有效 以岑溪大隧道左洞掌子面DK7+511处探地雷 信号被保留并且被凸显出来，噪声被有效的压制. 达实测数据来说明上述两种方法对能量接近的不 综上所述，本文提出基于自适应阀值的剪切 同频率成分信号混叠干扰的去除效果.现场探测 变换方法可以很好地适应探地雷达的数据结构， 采用意大利IDS公司K2雷达，天线频率为100MHz, 对随机噪声有很好的压制能力，可以提高含噪数 时窗600ns,采样点数512. 据信噪比 图7(a)为常规方法处理后的探地雷达图像， 从图中可以看到明显贯穿整个剖面的强反射波 3频率异常干扰消除 组，对探测范围内地质异常解释存在较大干扰 探地雷达脉冲信号是一种宽带电磁波，具有 图8(a)为该测线8.3m处单道波的广义S变换后 非平稳性、非线性衰减等特点.在隧道掌子面探 的时频分布20，从图中也可以看出沿时间深度存 测时，由于外界信号干扰、地下不同介质的吸收、 在明显低频成分.结合现场探测环境以及实际开 反射等因素，导致仪器所接收到的反射回波往往 挖情况可判定此处低频成分为干扰信号.图7(b) 是多种频率成分的信号叠加.小波变换具有良好 和7(c)分别为剪切变换和小波变换处理后二维雷 的时频局部化性质，其可变的时窗结构对一维信 达剖面，处理过程中具体参数与模型试验一致，对 号具有较强的频率分辨率.本文采用的小波去除 比两幅图可以看出剪切变换能将杂波信号很好去 频率异常信号的基本原理是：首先对信号进行若 除，但对低频干扰信号处理效果并不明显；而小波 干尺度层小波分解，获得各尺度层不同频率的小 变换处理后波长异常区域得到明显改善，但数据 波系数；再结合时频分析结果，取合适的阀值进行 浅部仍存在较多的杂波信号 0 a (b) c) 100 100 200 200 200 300 300 400 400 400 500 500 500 8 4 8 12 0 8 12 Position/m Position/m Position/m 图7频率异常信号干扰消除前后灰度图.()常规方法：(b)剪切变换：(c)小波变换 Fig.7 Image of before and after elimination of abnormal frequency signal interference:(a)conventional method;(b)shearlet transform;(c)wavelet transform 图8(b)和8(c)分别为对应测线8.3m处单道 4小波变换与剪切变换联合法去干扰 波的时频分布.对比两幅图可以更直观看出小波 变换能很好地将低频成分分离，对频率异常信号 根据干扰信号特点，可以将隧道内常见的干 去除优势明显 扰分为随机干扰和频率异常干扰两种类型，其中状已经开始显现，但与原始信号曲线对比，依然存 在很多杂波的干扰，曲线的平滑度不够，有效信号 没有被突出. 而经剪切变换处理后，单道波波形图 更为平滑，仅在部分位置存在有少量的杂波，有效 信号被保留并且被凸显出来，噪声被有效的压制. 综上所述，本文提出基于自适应阀值的剪切 变换方法可以很好地适应探地雷达的数据结构， 对随机噪声有很好的压制能力，可以提高含噪数 据信噪比. 3    频率异常干扰消除 探地雷达脉冲信号是一种宽带电磁波，具有 非平稳性、非线性衰减等特点. 在隧道掌子面探 测时，由于外界信号干扰、地下不同介质的吸收、 反射等因素，导致仪器所接收到的反射回波往往 是多种频率成分的信号叠加. 小波变换具有良好 的时频局部化性质，其可变的时窗结构对一维信 号具有较强的频率分辨率. 本文采用的小波去除 频率异常信号的基本原理是：首先对信号进行若 干尺度层小波分解，获得各尺度层不同频率的小 波系数；再结合时频分析结果，取合适的阀值进行 带通滤波，去除频率异常部分的信号小波系数；最 后再进行剩余小波系数分量重构，从而达到频率 异常信号消除. 以岑溪大隧道左洞掌子面 DK7+511 处探地雷 达实测数据来说明上述两种方法对能量接近的不 同频率成分信号混叠干扰的去除效果. 现场探测 采用意大利 IDS 公司 K2 雷达，天线频率为 100 MHz， 时窗 600 ns，采样点数 512. 图 7（a）为常规方法处理后的探地雷达图像， 从图中可以看到明显贯穿整个剖面的强反射波 组，对探测范围内地质异常解释存在较大干扰. 图 8（a）为该测线 8.3 m 处单道波的广义 S 变换后 的时频分布[20]，从图中也可以看出沿时间深度存 在明显低频成分. 结合现场探测环境以及实际开 挖情况可判定此处低频成分为干扰信号. 图 7（b） 和 7（c）分别为剪切变换和小波变换处理后二维雷 达剖面，处理过程中具体参数与模型试验一致，对 比两幅图可以看出剪切变换能将杂波信号很好去 除，但对低频干扰信号处理效果并不明显；而小波 变换处理后波长异常区域得到明显改善，但数据 浅部仍存在较多的杂波信号. 图 8（b）和 8（c）分别为对应测线 8.3 m 处单道 波的时频分布. 对比两幅图可以更直观看出小波 变换能很好地将低频成分分离，对频率异常信号 去除优势明显. 4    小波变换与剪切变换联合法去干扰 根据干扰信号特点，可以将隧道内常见的干 扰分为随机干扰和频率异常干扰两种类型，其中 Time/ns 0 100 200 300 400 500 Position/m 0 4 8 12 (a) Time/ns 0 100 200 300 400 500 Position/m 0 4 8 12 (b) Time/ns 0 100 200 300 400 500 Position/m 0 4 8 12 (c) 图 7    频率异常信号干扰消除前后灰度图. （a）常规方法；（b）剪切变换；（c）小波变换 Fig.7     Image  of  before  and  after  elimination  of  abnormal  frequency  signal  interference:  (a)  conventional  method;  (b)  shearlet  transform;  (c)  wavelet transform 刘宗辉等： 隧道地质预报探地雷达信号干扰消除方法 · 395 ·