机场场道灾害检测：基于探地雷达的Hyp-curvelet变换方法

"基于探地雷达的机场场道灾害目标检测与识别" 这篇硕士学位论文主要探讨了利用探地雷达（Ground Penetrating Radar, GPR）技术进行机场场道灾害目标的检测与识别问题。报告人钟羽中在导师吴仁彪的指导下，深入研究了如何提高探地雷达数据的解释效率和准确性，尤其是在面对机场跑道中的强反射体（如钢筋）干扰时，如何有效检测并识别灾害目标。 研究背景中提到，探地雷达虽然能够获取大量地下信息，但其数据量庞大，需要专业人员进行解释，这限制了其在实际应用中的效率。机场场道作为特殊应用场景，由于跑道内部的钢筋结构，使得灾害目标的检测和识别变得尤为困难。因此，该研究旨在解决这两个关键问题，提高探地雷达的实用性和精确性。 在研究现状部分，论文涵盖了目标检测和识别的相关方法。目标检测通常通过信号奇异性检测和能量统计检测来实现，以达到高检测率和低虚警率。而在目标识别方面，包括特征提取（如针对一维和多维数据的不同特征提取方法）和分类器设计（如最小距离分类器、人工神经网络和支撑向量机）。此外，还提及了相关性检测和特征检测在识别过程中的作用。 论文的核心创新在于采用了Hyp-curvelet变换进行灾害目标检测。Hyp-curvelet变换是一种结合了广义Hough变换和双曲线Radon变换的工具，能有效地捕捉到目标回波的双曲线特征。通过这种方法，可以更准确地定位和识别地下目标。在论文中，详细介绍了Hyp-curvelet变换的数学原理，包括位移因子、衰减因子、曲率尺度和锐度尺度等参数的定义和作用，并展示了它们在不同参数设置下的表现。 论文最后，报告人总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望，可能涉及优化变换算法、提升识别精度以及进一步开发自动化和智能化的机场场道灾害监测系统。 这篇硕士论文对于提升探地雷达在机场安全监控中的应用具有重要的理论和实践价值，不仅为解决地下目标检测与识别的难题提供了新的解决方案，也为后续的科研工作奠定了基础。