一种基于BP神经网络的地下金属圆管半径和埋深的估计方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710649475.7
IPC分类号：G01S13/88
申请日期：
2017-08-02
申请人：
中南大学

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专利名称	一种基于BP神经网络的地下金属圆管半径和埋深的估计方法
申请号	CN201710649475.7	申请日期	2017-08-02
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-11-28	公开/公告号	CN107402386A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01S13/88 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01S 无线电定向；无线电导航；采用无线电波测距或测速；采用无线电波的反射或再辐射的定位或存在检测；采用其他波的类似装置 G01S13/00 使用无线电波的反射或再辐射的系统，例如雷达系统；利用波的性质或波长是无关的或未指明的波的反射或再辐射的类似系统〔3〕 G01S13/88 专适用于特定应用的雷达或类似系统（目标的电磁探测或检测，例如近场检测入G01V 3/00）〔3，6〕	IPC分类号	G;0;1;S;1;3;/;8;8查看分类表>
申请人	中南大学	申请人地址	湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中南大学	当前权利人	中南大学
发明人	雷文太;左逸玮;施荣华;彭楠;满敏;梁琼
代理机构	长沙市融智专利事务所（普通合伙）	代理人	杨萍

摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络的地下金属圆管半径和埋深的估计方法，采用探地雷达正演模拟得到不同半径和埋深的金属圆管埋在不同介质中的雷达回波数据；提取金属圆管正上方的A‑Scan回波峰值、峰值到达时间和预设时间段内的回波能量值，以此3个参数构建特征矢量，组成特征矢量矩阵，作为训练样本输入部分的数据集。训练样本输出部分的数据集由已知金属圆管的半径、埋深和地下介质的相对介电常数构成。设计BP神经网络的结构，运用训练样本数据对BP神经网络进行训练，训练完毕后将待测的探地雷达回波数据的特征参数输入至该BP神经网络，对地下金属圆管的半径和埋深进行估计。本发明能够快速、精确的估计地下金属圆管的半径和埋深。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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