Электродинамическое моделирование подповерхностных сред, зондируемых сверхширокополосными сигналами

• Автор: Ильин, Евгений Вячеславович
• Шифр специальности: 05.12.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 197 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР МЕТОДОВ ДИАГНОСТИКИ ПАРАМЕТРОВ ПЛОСКОСЛОИСТЫХ СРЕД С ПОМОЩЬЮ РАДАРОВ ПОДПОВЕРХНОСТНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
1.1 Введение
1.2 Эвристические подходы диагностики плоскослоистых сред
1.2.1 Метод средней точки
1.2.2. Метод поверхностного отражения
1.2.3. Алгоритм инверсии при последовательном демонтаже слоев
1.3. Алгоритмы диагностики на основе электродинамического моделирования
1.3.1 Электромагнитная инверсия
1.3.2. Алгоритм на основе метода вычислительной диагностики - разложения по плоским волнам
1.3.3. Алгоритм на основе метода вычислительной диагностики — виртуального источника
1.3.4. Алгоритм на основе метода вычислительной диагностики — дипольной аппроксимаци
Выводы
2. ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СООТНОШЕНИЯ РЕКОНСТРУКЦИИ ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКИХ И ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПЛОСКОСЛОИСТЫХ СРЕД, ЗОНДИРУЕМЫХ СВЕРХШИРОКОПОЛОСНЫМИ КОРОТКОИМПУЛЬСНЫМИ СИГНАЛАМИ
2.1. Электродинамические основы реконструкции электрофизических и геометрических параметров диэлектрических объектов. Выбор модели дорожных покрытий
2.2. Метод вычислительной диагностики
2.3. Решение прямой задачи при использовании метода вычислительной диагностики
2.4. О методах глобальной оптимизации
2.5. Метод вычислительной диагностики - разложение по плоским волнам
2.5.1. Определение пространственно-временной и пространственно-частотной
векторной импульсной характеристик антенны
2.5.2. Импульсная и передаточная характеристики приёмо-передающей антенны' и радиочастотного тракта РПЗ
2.5.3. Представление поля антенны в виде разложения по плоским волнам и связь с векторной импульсной характеристикой антенны
2.5.4. Формализация задачи зондирования слоистой среды
2.5.5. К аппроксимации непрерывного спектра волн, рассеянных средой
2.2.6. Моделирование поля излучения конечным числом плоских Е- и Н-волн
2.5.7. Моделирование сигнатуры плоскослоистой среды, зондируемой СШП Т-рупорной антенной (метод КРВО и разложение по плоским волнам)
2.6 Метод вычислительной диагностики - виртуальный источник
2.6.1 Моделирование Т-рупорной антенны РПЗ на основе метода виртуального источника
2.6.2. Представление ЭМ поля излучения одиночного ЭЭД (ЭМД) по плоским Е- и Н-волнам
2.6.3. Определение отраженного ЭМ поля при возбуждении плоскослоистой среды полем горизонтального ЭЭД на основе представления в виде плоских Е- и Н- волн
2.6.4. Моделирование полей излучения и рассеяния ЭЭД, расположенного над слоистой среды
2.6.5. Восстановление параметров плоскослоистых сред при моделировании методом КРВО
Выводы
3. АЛГОРИТМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИОНАЛА СРАВНЕНИЯ В МЕТОДЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ
3.1. Генетический алгоритм
3.1.1 Описание алгоритма
3.1.2. Модификации генетического алгоритма
3.1.3. Пример оптимизации невыпуклой функции
3.2. Алгоритм роя пчел
3.2.1. Описание алгоритма
3.2.2. Пример минимизации функции с одним экстремумом
3.2.3. Пример оптимизации невыпуклой функции
3.3. К сравнению метода пчел и ГА
3.4. Тестирование алгоритмов глобальной оптимизации на примере восстановления геометрических и электрофизических параметров плоскослоистой среды
3.4.1. Восстановление параметров трехслойной плоскослоистой среды
3.4.2. Восстановление параметров четырехслойной плоскослоистой среды
Выводы
4. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МНОГОКАНАЛЬНОГО РАДАРА ПОДПОВЕРХНОСТНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
4.1. Структура комплекса прикладных программ «СотГЙа»
4.2. Основные операции, реализованные в программе «Ми1иТта§е»
4.3. Некоторые особенности реализации программы «МиШ1та§е»
4.3.1. Реализация операций «отменить» и «вернуть»
4.3.2. Хранение настроек программы
4.3.3. Реализация генетического алгоритма
4.4. Описание программы «МиШЬгнще»
4.4.1. Главное окно программы «МиШЬгоде»
4.4.2. Вычитание фоновых отражений
4.4.3. Формирование радиоизображений
4.4.4. Просмотр трехмерных радиоизображений
Выводы
5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКИХ И ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПЛОСКОСЛОИСТЫХ СРЕД С ПОМОЩЬЮ МНОГОКАНАЛЬНОГО РАДАРА ПОДПОВЕРХНОСТНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ С СШП КОРОТКОИМПУЛЬСНЫМ СИГНАЛОМ
5.1. Описание многоканальных радаров подповерхностного зондирования с СШП короткоимпульсным сигналом
5.1.1. Принцип действия многоканальных РПЗ
5.2 Устройство многоканального РПЗ
5.3. Процедуры калибровки тракта и измерение параметров приемо-передающей антенны
5.3.1. Условия проведения эксперимента
5.3.2. Процедуры калибровки
5.4. Результаты экспериментального восстановления параметров плоскослоистой среды
Выводы
Заключение
Список используемых источников Приложение А

г(х, е, т) = а, (х, г,/й)?(/ - г, (х, г,т)), (1.30)

где Т1(х,г1,т) =
г,(.г, г,т) соответствуют границе на глубине гп определяются для плоской волны, падающей по нормали, на основе коэффициентов Френеля, г0 - высота антенны над средой. Кроме того, в среде отсутствует дисперсия, а потери малы. Принятое упрощение позволяет определить элементы матрицы Уш.?(/«.) при итерациях, так как изменение моделируемых параметров в (1.30), приводит ограниченным изменениям элементов (изменяется лишь один из сомножителей) при следующей итерации. Измеренные РПЗ данные 50 уменьшаются с глубиной, убывает также отношение сигнал/шум, поэтому матрица в (1.29) может стать плохо обусловленной и ЭМИ для более глубоких слоев теряет практическую устойчивость. В дополнение к регуляризации моделируемого пространства, обусловленной непрерывными функциями В-сплайна, для отраженных амплитуд в (1.30) учтено затухание. Главный недостаток целевой функции (1.27) состоит в том, что в ней не используются данные об уровне шума, также любой другой априорной информации о структуре. Поэтому в целевую функцию (1.27) включают дополнительные слагаемые, отражающих априорную оценку модели диэлектрической постоянной собственной матрицей ковариации С0 и функциями штрафа, учитывающие вертикальную и боковую непрерывность диэлектрической постоянной:
й(р1) - 2(й)+(>>г ~ <Яо У С0(?й - Щ )+ Д. де(х, г, т)/дх'У + Г>. де(х, г, т)!дг~, (1.31)
Вх > П. - боковая непрерывность более предпочтительна). ЭМИ может быть
классифицирована в зависимости от боковой выборки узла Дх^в модели (1.26) -равен (1 -О-инверсия, только по глубине) или больше (2-Б-инверсия) пространственной выборки Дх измеренных данных 50. Эта процедура инверсии (1.31) дает хороший результаты, если эквивалентное ослабление в среде априорно известны (1.30), однако, ее реализация требует оптимального выбора функций штрафа для практической сходимости и больших вычислительных ресурсов. Неявно в обоих подходах, точность инверсии строго связана со стабильностью амплитуды и формы сигнала, излучаемых РПЗ, и приближением его распространения к плоской волне. Поэтому, калибровка системы и учет эффектов распространения (например, в ближней области, потери из-за проводимости, рассеивание поля от частиц, распределенных между слоями и искажения зондирующего и рассеянного
2о +Е(г, -гы>05(х,г;,ш)
/с, амплитуда

х^,т) и задержка