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Ground penetrating radar target recognition method for deep neural network based on Fisher criterion
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资源说明：a method using deep neural network(DNN) ground penetrating radar(GPR) based on Fisher criterion to recognize and classify underground targets is proposed. First of all, the GPR echo signal is pre processed, including direct wave removal, background noise removal, inter-channel energy balance, signal coherence enhancement and deep weak signal enhancement, and then extract A-scan signal of the GPR target which is preprocessed as training data, and use the deep sparse encoding model to recognize th
### 地下穿透雷达目标识别方法：基于Fisher准则的深度神经网络
#### 概述
本文介绍了一种结合Fisher准则与深度神经网络（DNN）的地表穿透雷达（GPR）地下目标识别方法。该方法首先对GPR回波信号进行预处理，包括去除直达波、背景噪声消除、通道间能量平衡、信号相干性增强以及深弱信号增强等步骤，然后提取经过预处理的GPR目标A扫描信号作为训练数据，并利用深度稀疏编码模型来识别地下目标。此外，引入了Fisher准则和样本类别信息到深度学习过程中，通过类内距离与类间距离的约束准则调整反向传播中的权重，确保在迭代调整权重时同时考虑误差最小化及保持样本的类内距离小于类间距离，从而使得权重能够更快地逼近最优值。
#### 关键技术点
**1. 地表穿透雷达（GPR）信号预处理**
- **去除直达波**：通过滤波器或时域分析技术，识别并剔除直达波，以避免其干扰后续信号分析。
- **背景噪声去除**：采用噪声抑制算法（如小波变换、自适应滤波等），减少背景噪声的影响。
- **通道间能量平衡**：通过校正各接收通道的能量差异，确保信号一致性。
- **信号相干性增强**：通过相关处理技术提高信号之间的相干度，提升目标识别精度。
- **深弱信号增强**：采用特定的信号处理算法，增强深部弱信号，使其更易于检测。
**2. 基于Fisher准则的深度神经网络设计**
- **特征提取**：从预处理后的GPR信号中提取关键特征，这些特征将被用作深度神经网络的输入。
- **深度稀疏编码模型**：利用深度稀疏编码技术构建模型，有效提取高维数据中的稀疏表示，用于地下目标的识别。
- **Fisher准则**：通过计算类内散度和类间散度，优化网络权重，使得同一类别内的样本尽可能接近，而不同类别间的样本尽可能远离。
- **权重调整**：在反向传播过程中，利用Fisher准则优化网络权重，以实现更好的分类性能。
**3. 实验验证与结果分析**
- **数据集准备**：收集不同地质环境下的GPR数据，涵盖多种地下目标类型。
- **实验设置**：设计多组实验，比较所提出方法与其他识别方法的效果。
- **性能评估**：根据识别准确率、鲁棒性等指标评估方法的有效性。
- **结果分析**：即使样本量较小，该方法也能在复杂地质环境下实现良好的识别效果。
#### 结论
本文提出的方法充分利用了深度神经网络的强大表征能力和Fisher准则在分类任务中的优势，通过有效的信号预处理技术和深度稀疏编码模型，显著提高了地下目标识别的准确性。此外，通过Fisher准则指导的权重调整策略，能够在较少的数据样本下实现较高的识别精度，对于复杂地质环境下的目标识别具有重要的应用价值。该研究为GPR领域的目标识别提供了一种新的思路和技术支持，有助于推动该领域的发展。
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