[发明专利]一种基于支持向量机的墙体参数预测方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机的墙体参数预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、天线设置步骤：在墙体的同侧水平放置发射天线与接收天线，发射天线采用高斯调制脉冲波形向墙体投射；

步骤二、仿真采样步骤：利用基于时域有限差分法的电磁仿真软件进行仿真，设置一组用于采样的墙体参数，利用接收天线接收回波信号，收集不同墙体参数下的回波数据，保存墙体参数与对应的回波数据作为训练样本；

步骤三、特征值提取步骤：回波信号中能量占比最大的是直达波、前墙回波、后墙回波，有目标存在的情况下还有目标的散射回波，其中，提取的特征信息包括前墙回波信号与后墙回波信号的最大幅值以及对应的时刻，记作(A1，t1，A2，t2)；A1表示前墙回波信号的最大幅值，t1表示前墙回波信号的最大幅值对应的时刻，A2表示后墙回波信号的最大幅值，t2表示后墙回波信号的最大幅值对应的时刻；

步骤四、回归模型训练步骤：根据步骤三所提取的特征信息，利用支持向量机SVM进行训练，生成回归模型；其中，利用仅受介电常数影响的前墙回波信号的最大幅值A1去训练预测介电常数回归模型；利用介电常数与对应的两墙面回波的时间差(t2-t1)训练预测墙体厚度回归模型；利用特征信息(A1，t1，A2，t2)训练预测墙体电导率回归模型；

步骤五、参数寻优步骤：利用改进的网格搜索法选择支持向量机SVM中最优的惩罚参数C和RBF核函数中的参数r，根据这组最优的参数组合训练出最优回归模型；

步骤六、未知墙体参数预测步骤：在未知墙体的同侧水平放置发射天线与接收天线，发射天线采用高斯调制脉冲波形向墙体投射，利用接收天线收集两组以上未知墙体参数得到接收信号，保存未知墙体参数与对应的回波数据作为测试数据；利用步骤五得到的最优回归模型对测试数据进行预测，从而预测出未知墙体参数。

2.根据权利要求1所述基于支持向量机的墙体参数预测方法，其特征在于：步骤三中接收天线接收信号在时间上的前三个回波分别来自直达波、前墙回波和后墙回波，接收机接收信号Z(t)为：

其中，y_s(t)、y_f(t)、y_r(t)分别是直达波回波信号、前墙回波信号及后墙回波信号，y_p(t)是第p个目标的散射波，P表示目标个数，n(t)表示加性高斯噪声。

3.根据权利要求2所述基于支持向量机的墙体参数预测方法，其特征在于：步骤四中介电常数回归模型的训练数据：{ε_l，A_1l}；

墙体厚度回归模型的训练数据：{d_l，(ε_1l，t_2l-t_1l)}；

墙体电导率回归模型的训练数据：{σ_l，(A_1l，t_1l，A_2l，t_2l)}；

其中，ε_l、d_l、σ_il对应于墙体的介电常数、厚度与电导率，l表示第几个样本。

4.根据权利要求3所述基于支持向量机的墙体参数预测方法，其特征在于：步骤五中RBF核函数：K(x_i，y_j)＝exp(-r||x_i-y_j||²)，x_i表示第i个支持向量，y_j表示第j个输入训练样本，r表示核参数。

5.根据权利要求4所述基于支持向量机的墙体参数预测方法，其特征在于：步骤六中对未知墙体进行预测时，先是通过步骤三提取出特征信息，再利用提取的前墙回波最大波幅结合介电常数的回归模型预测出其介电常数；将预测的介电常数与对应的时间差代入预测墙体厚度的回归模型预测出其厚度；预测墙体电导率时直接将四个特征信息代入训练好的预测电导率的模型中从而得到其电导率。