Диагностика подповерхностных объектов, зондируемых сверхширокополосными сигналами

• Автор: Гиголо, Антон Иосифович
• Шифр специальности: 05.12.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 163 с. : ил.

1 СОСТОЯНИЕ И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ РАДАРОВ ПОДПОВЕРХНОСТНОГО

ЗОНДИРОВАНИЯ

1.1 «Традиционные» процедуры формирования и интерпретации

радиоиэображений

1.1.1 Программное обеспечение РПЗ

1.1.2 Развитие метода миграций для интерпретации

радиоизображений

1.1.3 Повышение качества изображений

1.2 Конструктивные решения и характеристики РПЗ

1.3 Некоторые применения РПЗ

1.3.1 Обнаружения мин

1.3.2 Диагностика дорожной одежды
1.3.3 Диагностика инженерных коммуникаций, кабелей, труб
1.3.4 Зондирования водоемов и железнодорожных насыпей
1.3.5 Геофизические исследования
1.4 Тенденции развития РПЗ
1.5 Стратегия подповерхностного зондирования
1.6 Выводы по первому разделу
2 ФОРМИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ ПОДПОВЕРХНОСТНОЙ РАДИОСЦЕНЫ
2.1 Пространственно-спектральный метод при решении
голографических задач
2.2 Пространственно-спектральный метод при решении
томографических задач
2.3 Оценка пространственного разрешения
2.4 Восстановление радиоизображений пространственноспектральным методом
2.4.1 Численное моделирование процесса восстановления
радиоизображений 5
2.4.2 Восстановление радиоизображений подповерхностных
объектов с помощью РПЗ
2.4.2.1 Основные сведения о макете РПЗ
2.4.2.2 Результаты восстановления радиоизображений подповерхностных объектов, полученные с помощью РПЗ
2.5 Выводы по второму разделу 7
3 РЕШЕНИЕ ПРЯМОЙ ЗАДАЧИ РАССЕЯНИЯ МЕТОДОМ КОНЕЧНЫХ РАЗНОСТЕЙ
ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ
3.1 Особенности метода
3.2 Система уравнений Максвелла
3.3 Алгоритм записи системы уравнений Максвелла в частных
производных 8
3.3.1 Построение конечно-разностных схем по времени и
пространству
3.3.2 Система уравнений Максвелла в конечно-разностном
виде 8
3.3.3 Область пространства с непрерывным изменением
электрофизических параметров. Коэффициенты
обновления
3.4 Другие виды конечно-разностных сеток
3.5 Устойчивость алгоритма
3.6 Внешние граничные условия
3.7 Повышение эффективности метода БИТО
3.8 О применении метода ББТО в задачах моделирования
радаров подповерхностного зондирования
3.9 Решение задачи рассеяния для различных объектов
3.10 Выводы по третьему разделу
4 ОБРАТНЫЕ ЗАДАЧИ ПОДПОВЕРХНОСТНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
4.1 Метод вычислительной диагностики
4.2 Генетический алгоритм минимизации целевой функции
4.2.1 Основные определения и свойства генетического
алгоритма
4.2.2 Последовательность работы генетического алгоритма
4.2.3 Показатели эффективности генетических алгоритмов
4.3 Решение обратных задач рассеяния с помощью метода
вычислительной диагностики
4.4 Выводы по четвертому разделу
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

^і"
Л»рнц!
еИ ■•Гг
РрЧ-*.-ЧЧ *■
Це**«'».'
Отмеченное обстоятельство можно формализовать с помощью «акцентирующей» кривую (2.14) функции Дирака вида ( кх < к1 и
к<0)
(2. 15)
6№х, Ь) = 6{ + к/ / % (кх) ] - (Ке к/Гл} ,
которая бесконечна на «квазиполуэллипсе» и равна нулю вне. Действительно, умножением (2.11) на (2.15) обеспечивается формальная независимость переменных кх и кг в спектре (2.10)
У 1кх,- Яе {к2 - кх2)0'5) ■ 5(кх, кг) = З'(кх, кг) - 8{кх, кг) . (2.16)
Упомянутый "квазиполуэллипс" в случае идеальной среды (Яе къ2 = к32, Хш к32 =0 и Ьд&3 = 0 ) превращается в полуокружность Я(0), а поскольку пространственный спектр (9) реально измерим лишь для распространяющихся волн с пространственными частотами кх = к3 бФп 8 < кг < Яе к3, то эта полуокружность трансформируется в дугу, показанную на рисунке 2.2. Спектральная область вне последней, соответствует неоднородным волнам, которые присутствуют на её пунктирном продолжении, но и в радиальных направлениях, причём первые обусловлены реальными поверхностными волнами вдоль измерения х (экспоненциально убывающим по г) , а вторые - ближним (реактивным) полем его источника. Угловой сектор дуги, определяющей регистрируемый спектр пространственных частот кх, к , равен
20кр = 2агсзіп(п)
(2.17)
где п = Яе к3 / к3 - показатель преломления среды, т.е. равен
удвоенному критическому углу падения плоской волны из среды 3.
Умножая (2.10) на (2.14) и производя обратное двумерное преобразование Фурье, получаем следующий алгоритм) восстановления двумерного радиоизображения:
З'(х', г) = ^ 1 [б(7сх, кг) ■ Щкх, г) / д{кх, г)] = д’{х', г) ® Цх, г'), (2.18)
где использована теорема о свёртке и введена функция Цх,г) пространственная импульсная характеристика, называемая далее изображающим ядром
Цх, г) = Р'1[В(кх, кх) , (2.19)