1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau

92 17 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Nội dung

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN MINH LINH KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG PHỔ TÍN HIỆU GPR TRONG MƠ HÌNH CÁC VẬT THỂ ĐẶT GẦN NHAU Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 605270 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 09 năm 2013 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM Cán hướng dẫn khoa học: Cán chấm nhận xét 1: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 2: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày tháng năm Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA………… ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN MINH LINH MSHV: 12140029…… Ngày, tháng, năm sinh: 18/04/1988…………………………………………………… Nơi sinh: Ấp Mới, xã Long Định, Châu Thành, Tiền Giang Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện Tử Mã số: 605270 I TÊN ĐỀ TÀI: KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG PHỔ TÍN HIỆU GPR TRONG MƠ HÌNH CÁC VẬT THỂ ĐẶT GẦN NHAU NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Tìm hiểu mơ hình tín hiệu GPR thuật tốn ước lượng phổ tín hiệu Bằng ngơn ngữ Matlab mơ thuật tốn ước lượng để xác định vị trí vật thể lịng đất Dựa vào kết đánh giá độ phân giải thuật tốn ảnh hưởng nhiễu có phân bố Gauss Kết hợp thuật toán FFT MUSIC tạo thành thuật toán W-MUSIC đạt đọ phân giải cao phù hợp với toán GPR II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 21/01/2013 III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: IV CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS ĐỖ HỒNG TUẤN Tp HCM, ngày tháng năm 20 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) (Họ tên chữ ký) TRƯỞNG KHOA….……… (Họ tên chữ ký) LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn thầy cô Trường Đại học Bách Khoa Tp.HCM, khoa Điện – Điện tử truyền đạt kiến thức quý báu giúp đỡ suốt năm học vừa qua Tôi xin trân trọng cảm ơn thầy cô Bộ môn viễn thông Trường Đại Học Bách Khoa TP.Hồ Chí Minh tạo điều kiện thuận lợi cho thực luận văn Đồng thời, xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy TS Đỗ Hồng Tuấn nhiệt tình hướng dẫn, sửa chữa đưa ý kiến đóng góp quý báu suốt q trình thực luận văn giúp tơi hoàn thành luận văn Xin cảm ơn tất bạn bè cùng chia sẻ, giúp đỡ suốt trình thực luận văn Xin chúc quý thầy cô bạn bè lời chúc sức khoẻ thành công Tp HCM, ngày tháng năm 2013 Học viên thực Nguyễn Minh Linh LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: TS ĐỖ HỒNG TUẤN MỤC LỤC MỤC LỤC MỤC LỤC HÌNH ẢNH MỤC ĐÍCH ĐỀ TÀI  Các vấn đề quan tâm:  Các hướng nghiên cứu nay: Chương TỔNG QUAN VỀ RADAR XUYÊN ĐẤT 1.1 Lịch sử phát triển 1.2 Giới thiệu chung radar xuyên đất 1.3 Nguyên lý hoạt động 1.4 Các định nghĩa đặc điểm tín hiệu radar xuyên đất 10 1.4.1 Dynamic range 10 1.4.2 Băng thông 10 1.4.3 Range resolution 10 1.4.4 Unambiguous range 11 1.4.5 Tiêu chuẩn thiết kế cho GPR 12 Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA RADAR XUYÊN ĐẤT 13 2.1 Sóng điện từ - Phương trình Maxwell 13 2.2 Tính chất vật liệu 15 2.3 Sự truyền sóng trường điện từ 16 2.4 Tính chất sóng 17 2.5 Phản xạ, tán xạ truyền dẫn bề mặt 18 2.6 Độ phân giải vùng tác động 20 2.7 Sự suy hao tán xạ 22 2.8 Vận tốc truyền 23 Chương CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG PHỔ TÍN HIỆU 24 3.1 Lịch sử phát triển phương pháp ước lượng phổ 24 3.2 Mơ hình FWCW sử dụng kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu 26 3.3 Các phương pháp ước lượng phổ không tham số (Nonparametric Methods) 28 HVTH: Nguyễn Minh Linh LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: TS ĐỖ HỒNG TUẤN 3.3.1 Phương pháp Periodogram 28 3.3.2 Phương pháp cửa sổ (Windowing Method) 29 3.4 Phương pháp ước lượng phổ sử dụng khơng gian tín hiệu 30 3.4.1 Pisarenko Harmonic Decomposition (PHD) 32 3.4.2 MUSIC (Multiple Signal Classification) 33 3.4.3 Phương pháp véc tơ riêng (Eigenvector Method) 33 3.5 Phương pháp W-MUSIC 34 3.5.1 Mơ hình hóa thuật tốn W-MUSIC 34 3.5.2 Chi tiết thuật toán W-MUSIC 36 Chương SỬ DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG PHỔ TRONG MƠ HÌNH GPR 38 4.1 Mơ hình tốn: 38 4.2 Sử dụng phương pháp ước lượng phổ Periodogram 41 4.2.1 Kết hợp thuật toán FFT 41 4.2.2 Phương pháp Periodogram sử dụng hàm cửa sổ 48 4.3 Phương pháp ước lượng phổ sử dụng khơng gian tín hiệu 54 4.3.1 Phương pháp PHD, Eigen Vector, MUSIC Minimum-Norm 54 4.3.2 Superimposed FFT Superimposed MUSIC 57 4.4 Phương pháp W-MUSIC 62 Chương 5: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐỀ TÀI 67 5.1 Kết đạt được: 67 5.2 Giới hạn luận văn: 67 5.3 Hướng phát triển đề tài: 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO 69 PHỤ LỤC: MATLAB CODE 71 HVTH: Nguyễn Minh Linh LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: TS ĐỖ HỒNG TUẤN MỤC LỤC HÌNH ẢNH Hình 1-1: Sơ đồ hoạt động tổng quát Radar xuyên đất Hình 1- Quá trình truyền nhận sóng GPR vào lịng đất Hình 1- Đường cong thời gian truyền dạng sóng Hình 2-1 Hướng truyền sóng EM khơng gian 14 Hình 2- 2: Phương truyền sóng 16 Hình 2- 3: Quá trình truyền sóng EM vận tốc xác định 17 Hình 2- 4: Hướng truyền sóng trường EM 19 Hình 2- 5: Độ Phân giải GPR 20 Hình 2- 6: Độ rộng xung biên độ 21 Hình 2- 7: Tín hiệu bị tán xạ vật liệu truyền 22 Hình 3- 1: tín hiệu phát GPR dạng A-scan 24 Hình 3- 2: tín hiệu phát GPR dạng B-scan 24 Hình 3- 3: tín hiệu phát GPR dạng C-scan 25 Hình 3- 4: Sơ đồ khối tín hiệu mơ hình FMCW 28 Hình 3- 5: trị riêng tín hiệu nhiễu 32 Hình 3- 6: Sơ đồ khối hệ thống GPR sử dụng thuật tốn W-MUSIC 34 Hình 3- 7: Cách phân đoạn cho tín hiệu GPR nhận 36 Hình 4- 1: Mơ hình truyền nhận tín hiệu GPR vật thể đặt gần 39 Hình 4- 2: Mơ hình truyền nhận tín hiệu GPR thứ với vật thể 39 Hình 4- 3: Tín hiệu thu vị trí mục tiêu 40 Hình 4- 4: tín hiệu dạng GPR miền thời gian 42 Hình 4- 5: phổ tín hiệu sử Periodogram kết hợp FFT với NFFT = 32 128 43 Hình 4- 6: phổ tín hiệu sử Periodogram kết hợp FFT với NFFT = 512 1042 43 Hình 4- 7: Xét độ phân giải thuật toán FFT 45 Hình 4- 8: phổ tín hiệu trường hợp S1 với: A1=1, f1=0.1Hz; A2=1, f2=0.4Hz 46 Hình 4- 9: phổ tín hiệu trường hợp S1 với: A1=1, f1=0.1Hz; A2=0.1, f2=0.4Hz 46 Hình 4- 10: phổ tín hiệu trường hợp S1 với: A1=1, f1=0.1Hz; A2=0.01, f2=0.4Hz 47 Hình 4- 11: đặc tuyến thời gian phổ hàm cửa sổ thông dụng 48 Hình 4- 12: tín hiệu Periodogram sử dụng cửa sổ chữ nhật với: A1=1, f1=0.1Hz; 49 Hình 4- 13: tín hiệu Periodogram sử dụng cửa sổ chữ nhật với: A1=1, f1=0.1Hz; 49 Hình 4- 14: tín hiệu Periodogram sử dụng cửa sổ Hamming với: A1=1, f1=0.1Hz; 50 Hình 4- 15: tín hiệu Periodogram sử dụng cửa sổ Hamming với: A1=1, f1=0.1Hz; 50 HVTH: Nguyễn Minh Linh LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: TS ĐỖ HỒNG TUẤN Hình 4- 16: tín hiệu Periodogram sử dụng cửa sổ Blackman với: A1=1, f1=0.1Hz; 51 Hình 4- 17: tín hiệu Periodogram sử dụng cửa sổ Blackman với: A1=1, f1=0.1Hz; A2=0.01, f2=0.4Hz 51 Hình 4- 18: Phổ FFT tín hiệu trường hợp S2 kết hợp hàm cửa sổ với NFFT = 128 52 Hình 4- 19: Phổ FFT tín hiệu trường hợp S2 kết hợp hàm cửa sổ với NFFT = 512 53 Hình 4- 20: phổ mơ hình S2 sử dụng phương pháp khơng gian tín hiệu với SNR = 30 54 Hình 4- 21: phổ mơ hình S2 sử dụng phương pháp khơng gian tín hiệu với SNR = 10 55 Hình 4-22: Ước lượng FFT Super FFT; MUSIC Superimposed MUSIC với p=12, SNR=30dB 57 Hình 4- 23: so sánh đáp tuyến phương pháp FFT Superimposed FFT; MUSIC Superimposed MUSIC với p=12, SNR=10dB 58 Hình 4- 24: so sánh đáp tuyến phương pháp FFT Superimposed FFT; MUSIC Superimposed MUSIC với p=6, SNR=10dB 59 Hình 4- 25: so sánh đáp tuyến phương pháp FFT Superimposed FFT; MUSIC Superimposed MUSIC với p=8, SNR=10dB 60 Hình 4- 26: so sánh đáp tuyến phương pháp FFT Superimposed FFT; MUSIC Superimposed MUSIC với p=8, SNR=10dB 61 Hình 4- 27: phổ tín hiệu sử dụng phương pháp Periodogram, MUSIC, W-MUSIC với p=10, SNR=30dB 62 Hình 4- 28: phổ tín hiệu sử dụng phương pháp Periodogram, MUSIC, W-MUSIC với p=10, SNR=30dB 63 Hình 4-29: phổ 3D phương pháp ước lượng MUSIC với SNR = -20 dB  20 dB 64 Hình 4- 30: phổ 3D phương pháp ước lượng MUSIC với SNR = -20 dB  20 dB 64 Hình 4- 31: phổ 3D mơ hình sử dụng phương pháp ước lượng MUSIC với 65 Hình 4- 32: phổ 3D mơ hình sử dụng phương pháp ước lượng MUSIC với 65 HVTH: Nguyễn Minh Linh LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: TS ĐỖ HỒNG TUẤN CÁC TỪ VIẾT TẮT RADAR Radio Detection and Ranging GPR Ground Penetrating Radar FMCW Frequency Modulated Continuous Wave SFCW Stepped Frequency Continuous Wave EM Electromagnetic PRI Pulse Repetition Interval PRF Pulse Repetition Frequency ADC Analog Digital Converter EST Equivalent Time Sampling LPF Low Pass Filter B Bandwith FFT Fast Fourier Transform IFFT Inverse Fast Fourier Transform HVTH: Nguyễn Minh Linh ƯỚC LƯỢNG PHỔ TÍN HIỆU GPR GVHD: TS ĐỖ HỒNG TUẤN LỜI MỞ ĐẦU Khả quan sát, nắm bắt tầng địa chất mặt đất đề tài thú vị thu hút nhiều nhà khoa học nghiên cứu Có nhiều phương pháp thăm dị mặt đất khác đưa phương pháp địa chấn, điện trở suất, khảo sát trọng lực, khảo sát từ, xạ, …Phương pháp radar xuyên đất GPR (Ground Penetrating Radar) đưa cho mục tiêu khảo sát tầng địa chất giải pháp có nhiều ưu điểm trội Radar xuyên đất phương pháp địa vật lý thông dụng sử dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực đặc biệt lĩnh vực địa kỹ thuật, khảo cổ Nó có nhiều thuận lợi dễ di chuyển, tốc độ xử lý nhanh, độ phân giải cao,…Bên cạnh với phương pháp truyền thống đòi hỏi đập phá lấy mẫu, đo đạc, …gây hư hỏng cho cơng trình đặc biệt cơng trình xây dựng khảo cổ với Radar đất, khảo sát, dị tìm khơng phá hủy thâm nhập vào cơng trình Tình hình chung Việt Nam hầu hết thiết bị máy móc mua từ nước với giá thành cao mượn máy móc từ tổ chức nước ngồi kiểm tra, khảo sát Điều gây nhiều trở ngại thời gian, tiền bạc tính chủ động cơng việc hay nghiên cứu Nhằm mục đích góp phần vào nghiên cứu tính khả thi việc chế tạo máy dị tìm sử dụng kỹ thuật radar xun đất giá thành thấp phù hợp với nhu cầu Việt Nam, học viên bắt tay vào tìm hiểu hệ thống radar xuyên đất đặc biệt kỹ thuật xác định vị trí vật thể sử dụng thuật toán ước lượng phổ radar xuyên đất Trong khuôn khổ luận văn tốt nghiệp, học viên nghiên cứu, tìm tịi, tham khảo tài liệu khác xây dựng nên chương trình mơ kỹ thuật ước lượng thường hay sử dụng radar xuyên đất Matlab Những nghiên cứu luận văn góp phần đưa nhìn tổng quan kỹ thuật ước lượng GPR đánh giá thuật toán tối ưu để ước lượng vật thể nhỏ đặt gần phạm vi định HVTH: Nguyễn Minh Linh ƯỚC LƯỢNG PHỔ TÍN HIỆU GPR GVHD: TS ĐỖ HỒNG TUẤN TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A Acharya, A Misra, S Bansal, “A label-switching Packet Forwarding Architecture for Multi-hop Wireless LANs”, Proc of 5th ACM international workshop on Wireless mobile multimedia 2002, pp 33-40 [1] David J Daniels, 2004, Ground Penetrating Radar– 2nd Edition, The Institution of Electrical Engineers, London, United Kingdom, 761 pages [2] Harry M Jol, 2009, Ground Penetrating Radar Theory and Applications, Elsevier Science, Radarweg 29, PO Box 211, 1000 AE Amsterdam, The Netherlands, 543 pages, [3] Jiang, W., 2011 Signal processing strategies for ground-penetrating radar Thesis (Doctor of Philosophy (PhD)) University of Bath [4] Shanker Man Shrestha and Ikuo Arai, Signal Processing of Ground Penetrating Radar Using Spectral Estimation Techniques to Estimate the Position of Buried Targets, EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2003:12, 1198–1209 2003 Hindaw i Publishing Corporation [5] Daniels, J.J., Brower, J., and Baumgartner, F., 1998, High resolution GPR at Brookhaven National Laboratory to delineate complex subsurface targets: Journal of Environmental and Engineering Geophysics, Vol 3, No 1, p 1-5 [6] I.J.Won, Dean A.Keiswetter, and Thomas H.Bell, April 2001, “Electromagnetic Induction Spectroscopy for Clearing Landmines”, IEEE Trans on Geoscience and remote sensing, Vol 39, No 4, pp 703-709 [7] Shanker.Man.Shrestha, Ikuo.Arai, Takashi.Miwa, Yoshiyuki.Tomizawa “Signal Processing of Ground Penetrating Radar Using Super Resolution Technique.” IEEE Proc pp300-305, 01CH37200, 2001 IEEE Radar Conference Atlanta, Georgia USA [8] A D Olver and L G Cuthbert, “FMCW radar for hidden objectdetection,” in Radar and Signal Processing, IEE Proceedings F, vol.135, Aug 1988, pp 354–361 [9] R Schmidt, “Multiple emitter location and signal parameter estimation,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol 34, no 3, pp.276–280, Mar 1986 HVTH: Nguyễn Minh Linh 69 ƯỚC LƯỢNG PHỔ TÍN HIỆU GPR GVHD: TS ĐỖ HỒNG TUẤN [10] S Ebihara, M Sato, and H Niitsuma, “Super-resolution of coherent targets by a directional boreholeradar,” IEEE Transactions on Geoscienceand Remote Sensing, vol 38, pp 1725–1732, July 2000 [11] S Pennock, P Shepherd, and W Jiang, “Combined FFT and MUSIC algorithm signal processing technique for enhancing GPR target detectionand resolution,” in 12th International Conference on Ground Penetrating Radar, 2008 [12] C Zhou, F Haber, and D L Jaggard, “A resolution measure for the MUSIC algorithm and its application toplane wave arrivals contaminated by coherent interference,” Signal Processing, IEEE Transactions on [see also Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE Transactions on], vol 39, no 2, pp 454–463, Feb 1991 [13] D G Manolakis, V K Ingle, and S M Kogon, Statistical and adaptive signal processing: spectral estimation, signal modeling, adaptive filtering, and array processing Boston: Artech House, 2005 [14] M H M H Hayes, Statistical digital signal processing and modeling pub-WILEY:adr: Wiley, 1996.[8] H Akaike, “A new look at the statistical model identification,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol 19, no 6, pp 716–723, Dec.1974 [15] H Kwon and B Kang, “Linear frequency modulation of voltage controlled oscillator using delay-line feedback,” Microwave and Wireless Components Letters, IEEE, vol 15, no 6, pp 431–433, June 2005 [16] Quảng Dương Đại Vương, 2011, Các Kỹ Thuật Điều Chế Cho Hệ Thống Radar Xuyên Đất Luận văn thạc sỹ Đại học KHTN – Đại Học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh HVTH: Nguyễn Minh Linh 70 ƯỚC LƯỢNG PHỔ TÍN HIỆU GPR GVHD: TS ĐỖ HỒNG TUẤN PHỤ LỤC: MATLAB CODE %%Phương pháp Periodogram sử dụng FFT Fs = 2; % Sampling frequency t = 0:1/Fs:50; % Time vector of second nfft = 512; % Length of FFT f1 = 3/32; f2 = 4/32; %x = cos(2*pi*t*f1); x = cos(2*pi*t*f1) + 0.6*cos(2*pi*t*f2); % Take fft, padding with zeros so that length(X) is equal to nfft X = fft(x,nfft); % FFT is symmetric, throw away second half X = X(1:nfft/2); %Periodogram using FFT psdx = (1/(2*pi*nfft)).*abs(X).^2; psdx(2:end-1) = 2*psdx(2:end-1); % Take the magnitude of fft of x %mx = abs(X); % Frequency vector f = (0:nfft/2-1)*Fs/nfft; % Generate the plot, title and labels figure(1); plot(t,x); title('Wave Signal'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); figure(2); plot(f,psdx); title('Power Spectrum of Signal'); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Power') HVTH: Nguyễn Minh Linh 71 ƯỚC LƯỢNG PHỔ TÍN HIỆU GPR GVHD: TS ĐỖ HỒNG TUẤN %%Phương pháp Periodogram kết hợp hàm cửa sổ Fs = 1; % Sampling frequency t = 0:1/Fs:512; % Time vector of second nfft = 1024; % Length of FFT f1 = 0.2; f2 = 0.21; f3 = 0.4; % S2 Signal plus noise x = cos(2*pi*t*f1) + 0.6*cos(2*pi*t*f2) + 0.12*cos(2*pi*t*f3) + 0.1*randn(size(t)); psdx = periodogram(x,hamming(length(x)),nfft); psdx(2:end-1) = 2*psdx(2:end-1); % Frequency vector f1 = (0:nfft/2)*Fs/nfft; f = f1'; % Generate the plot, title and labels subplot(1,2,1); plot(f,psdx); title('Power Spectrum of Signal'); xlabel('Frequency'); ylabel('Power Linear'); subplot(1,2,2); plot(f,10*log10(psdx)); title('Power Spectrum of Signal'); xlabel('Frequency'); ylabel('Power (dB)') HVTH: Nguyễn Minh Linh 72 ƯỚC LƯỢNG PHỔ TÍN HIỆU GPR GVHD: TS ĐỖ HỒNG TUẤN %% Phương pháp khơng gian tín hiệu Fs = 1; % Sampling frequency n = 0:1/Fs:256; % Time vector of second nfft = 1024; % Length of FFT f1 = 0.2; f2 = 0.21; f3 = 0.4; %SNR = 30dB => v = 0.02 %SNR = 10dB => v = 0.2; x = exp(1j*2*pi*f1*n)+ 0.2*exp(1j*2*pi*f2*n) + 0.12*exp(1j*2*pi*f3*n) + 0.2*(randn(size(n))+1j*randn(size(n))); %MUSIC Method M = 4*50; % M = p+1 [X,R] = corrmtx(x,M,'mod'); [S,F] = pMUSIC(R,3,[],1,'corr'); subplot(1,2,1); plot(F,10*log10(S),'linewidth',2); set(gca,'xlim',[0.15 0.5]); grid on; xlabel('Hz'); ylabel('Pseudospectrum'); %PHD Method [vmin,sigma] = phd(x,3); S = abs(fft(vmin,nfft)); %FFT is symmetric, throw away second half S = S(1:nfft/2); S = 1./S; f = Fs*(0:nfft-1)/nfft; F = f(1:nfft/2); HVTH: Nguyễn Minh Linh 73 ƯỚC LƯỢNG PHỔ TÍN HIỆU GPR GVHD: TS ĐỖ HỒNG TUẤN subplot(1,2,1); plot(F,10*log10(S),'linewidth',2); grid on; xlabel('Hz'); ylabel('Pseudospectrum (dB)'); %%MUSIC Method S2 = MUSIC(x,3,50); S2 = 1./S2; f = Fs*(0:nfft-1)/nfft; subplot(1,2,1); plot(f,10*log10(S2),'linewidth',2); grid on; xlabel('Hz'); ylabel('Pseudospectrum (dB)'); %EV Method S2 = ev(x,3,50); S2 = 1./S2; f = Fs*(0:nfft-1)/nfft; subplot(1,2,2); plot(f,10*log10(S2),'linewidth',2); grid on; xlabel('Hz'); ylabel('Pseudospectrum (dB)'); %%Min_Norm Method S2 = min_norm(x,3,50); f = Fs*(0:nfft-1)/nfft; subplot(1,2,2); plot(f',10*log10(S2),'linewidth',2); set(gca,'xlim',[0.15 0.5]); grid on; xlabel('Hz'); ylabel('Pseudospectrum (dB)'); HVTH: Nguyễn Minh Linh 74 ƯỚC LƯỢNG PHỔ TÍN HIỆU GPR GVHD: TS ĐỖ HỒNG TUẤN %%Hàm phd.m function [a,sigma] = phd(x,p) %PHD Frequency estimation using the Pisarenko harmonic decomposition x = x(:); R = covar(x,p+1); [v,d]=eig(R); sigma=min(diag(d)); index=find(diag(d)==sigma); a = v(:,index); end %%Hàm MUSIC function Px = MUSIC(x,p,M) %MUSIC x Frequency estimation using the MUSIC algorithm = x(:); if M

Ngày đăng: 03/09/2021, 14:03

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1-1: Sơ đồ hoạt động tổng quát Radar xuyên đất - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 1 1: Sơ đồ hoạt động tổng quát Radar xuyên đất (Trang 17)
Hình 1 -2 Quá trình truyền và nhận của sóng GPR khi đi vào lòng đất - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 1 2 Quá trình truyền và nhận của sóng GPR khi đi vào lòng đất (Trang 18)
Hình 2- 6: Độ rộng xung tại một nữa biên độ. - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 2 6: Độ rộng xung tại một nữa biên độ (Trang 30)
Hình 3- 3: tín hiệu phát GPR dạng C-scan - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 3 3: tín hiệu phát GPR dạng C-scan (Trang 34)
Hình 3- 4: Sơ đồ khối tín hiệu trong mô hình FMCW - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 3 4: Sơ đồ khối tín hiệu trong mô hình FMCW (Trang 37)
Bảng tổng hợp các loại cửa sổ thông dụng và tính chất cơ bản: - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Bảng t ổng hợp các loại cửa sổ thông dụng và tính chất cơ bản: (Trang 39)
Hình 3- 7: Cách phân đoạn cho tín hiệu GPR nhận được - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 3 7: Cách phân đoạn cho tín hiệu GPR nhận được (Trang 45)
Hình 4- 1: Mô hình truyền nhận tín hiệu GPR 2 vật thể đặt gần nhau - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 1: Mô hình truyền nhận tín hiệu GPR 2 vật thể đặt gần nhau (Trang 48)
Bảng: các trường hợp mô phỏng và các thông số tương ứng - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
ng các trường hợp mô phỏng và các thông số tương ứng (Trang 49)
Bảng: giá trị mô phỏng của mô hình - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
ng giá trị mô phỏng của mô hình (Trang 50)
Hình 4- 6: phổ tín hiệu sử Periodogram kết hợp FFT với NFFT = 512 và 1042 - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 6: phổ tín hiệu sử Periodogram kết hợp FFT với NFFT = 512 và 1042 (Trang 52)
Hình 4- 9: phổ tín hiệu trường hợp S1 với: A1=1, f1=0.1Hz; A2=0.1, f2=0.4Hz - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 9: phổ tín hiệu trường hợp S1 với: A1=1, f1=0.1Hz; A2=0.1, f2=0.4Hz (Trang 55)
Hình 4- 10: phổ tín hiệu trường hợp S1 với: A1=1, f1=0.1Hz; A2=0.01, f2=0.4Hz - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 10: phổ tín hiệu trường hợp S1 với: A1=1, f1=0.1Hz; A2=0.01, f2=0.4Hz (Trang 56)
Hình 4- 11: đặc tuyến thời gian và phổ của 3 hàm cửa sổ thông dụng - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 11: đặc tuyến thời gian và phổ của 3 hàm cửa sổ thông dụng (Trang 57)
Hình 4- 15: tín hiệu Periodogram sử dụng cửa sổ Hamming với: A1=1, f1=0.1Hz; A 2=0.01, f2=0.4Hz - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 15: tín hiệu Periodogram sử dụng cửa sổ Hamming với: A1=1, f1=0.1Hz; A 2=0.01, f2=0.4Hz (Trang 59)
Hình 4- 17: tín hiệu Periodogram sử dụng cửa sổ Blackman với: A1=1, f1=0.1Hz; A 2=0.01, f2=0.4Hz - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 17: tín hiệu Periodogram sử dụng cửa sổ Blackman với: A1=1, f1=0.1Hz; A 2=0.01, f2=0.4Hz (Trang 60)
Hình 4- 16: tín hiệu Periodogram sử dụng cửa sổ Blackman với: A1=1, f1=0.1Hz; A 2=0.1, f2=0.4Hz - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 16: tín hiệu Periodogram sử dụng cửa sổ Blackman với: A1=1, f1=0.1Hz; A 2=0.1, f2=0.4Hz (Trang 60)
Hình 4- 19: Phổ FFT tín hiệu trường hợp S2 kết hợp hàm cửa sổ với - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 19: Phổ FFT tín hiệu trường hợp S2 kết hợp hàm cửa sổ với (Trang 62)
Hình 4- 21: phổ mô hình S2 sử dụng phương pháp không gian con tín hiệu với SNR = 10 - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 21: phổ mô hình S2 sử dụng phương pháp không gian con tín hiệu với SNR = 10 (Trang 64)
Hình 4-22: Ước lượng FFT và Superimposed FFT; MUSIC và Superimposed MUSIC với p=12, SNR=30dB - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 22: Ước lượng FFT và Superimposed FFT; MUSIC và Superimposed MUSIC với p=12, SNR=30dB (Trang 66)
Hình 4- 23: so sánh đáp tuyến của phương pháp FFT và Superimposed FFT; MUSIC và Superimposed MUSIC với p=12, SNR=10dB - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 23: so sánh đáp tuyến của phương pháp FFT và Superimposed FFT; MUSIC và Superimposed MUSIC với p=12, SNR=10dB (Trang 67)
Hình 4- 24: so sánh đáp tuyến của phương pháp FFT và Superimposed FFT; MUSIC và Superimposed MUSIC với p=6, SNR=10dB - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 24: so sánh đáp tuyến của phương pháp FFT và Superimposed FFT; MUSIC và Superimposed MUSIC với p=6, SNR=10dB (Trang 68)
Hình 4- 25: so sánh đáp tuyến của phương pháp FFT và Superimposed FFT; MUSIC và Superimposed MUSIC với p=8, SNR=10dB - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 25: so sánh đáp tuyến của phương pháp FFT và Superimposed FFT; MUSIC và Superimposed MUSIC với p=8, SNR=10dB (Trang 69)
Hình 4- 26: so sánh đáp tuyến của phương pháp FFT và Superimposed FFT; MUSIC và Superimposed MUSIC với p=8, SNR=10dB - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 26: so sánh đáp tuyến của phương pháp FFT và Superimposed FFT; MUSIC và Superimposed MUSIC với p=8, SNR=10dB (Trang 70)
Hình 4- 28: phổ tín hiệu sử dụng phương pháp Periodogram, MUSIC, W-MUSIC với p=10, SNR=30dB - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 28: phổ tín hiệu sử dụng phương pháp Periodogram, MUSIC, W-MUSIC với p=10, SNR=30dB (Trang 72)
Hình 4- 30: phổ 3D của mô hình sử dụng phương pháp ước lượng MUSIC với SNR = -20 dB  20 dB - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 30: phổ 3D của mô hình sử dụng phương pháp ước lượng MUSIC với SNR = -20 dB  20 dB (Trang 73)
Hình 4-29: phổ 3D của mô hình sử dụng phương pháp ước lượng MUSIC với SNR = -20 dB  20 dB - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 29: phổ 3D của mô hình sử dụng phương pháp ước lượng MUSIC với SNR = -20 dB  20 dB (Trang 73)
Hình 4- 31: phổ 3D của mô hình sử dụng phương pháp ước lượng MUSIC với SNR = -20 dB  20 dB - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 31: phổ 3D của mô hình sử dụng phương pháp ước lượng MUSIC với SNR = -20 dB  20 dB (Trang 74)
Hình 4- 32: phổ 3D của mô hình sử dụng phương pháp ước lượng MUSIC với - Kỹ thuật ước lượng phổ tín hiệu GPR trong mô hình các vật thể đặt gần nhau
Hình 4 32: phổ 3D của mô hình sử dụng phương pháp ước lượng MUSIC với (Trang 74)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN