一种基于主成分分析联合深度神经网络的探地雷达杂波抑制方法

本发明公开了一种基于主成分分析联合深度神经网络的探地雷达杂波抑制方法，首先获取探地雷达GPR系统接收到的原始雷达数据；再对原始雷达数据进行预处理，得到预处理雷达数据；之后，将预处理雷达数据输入预先训练的目标卷积神经网络PGCNN模型中，输出初始杂波抑制结果；其中，目标卷积神经网络PGCNN模型中融入主成分分析PCA算法；最后，将预处理雷达数据和初始杂波抑制结果输入预先训练的目标卷积自编码器CAE模型中，输出目标杂波抑制结果。本发明实现了在非线性环境下有效抑制复杂杂波且能够最大限度的保留真实目标信息，为GPR系统杂波抑制提供了一种兼具高精度与实时性的解决方案。