[发明专利]基于非均匀输入参数网格的井中雷达最小二乘反演方法

权利要求书

1.基于非均匀输入参数网格的井中雷达最小二乘反演方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、通过偏移成像确定目标形状：包括以下步骤：

S11、对采集获取的雷达B扫数据进行信号预处理；

S12、对预处理完毕的B扫数据进行偏移成像，获得包含目标形状的初始模型成像结果图像数组；

S2、通过k-means算法进行初始模型网格划分；

S3、将网格划分完毕的初始模型输入反演代码进行反演计算，反演计算具体包括如下步骤：

S31、模型初始电磁参数m⁰为初始模型介电常数矩阵，Δm为模型电磁参数改变量，目标函数近似为：

将求解反演目标函数的问题转化为求解函数的反演问题，根据最优化原理，目标是将函数达到极小，其对模型电磁参数改变量偏导为0，反演方程组简写如下：J·J^TΔm＝J^Tb；J为E(m)在m⁰处的雅可比矩阵，即E(m)对于模型矩阵m⁰的偏导矩阵，b为J^T表示矩阵的转置；

步骤S32、通过差分扰动法求雅可比矩阵J的解，公式如下：

步骤S33、对雅可比矩阵J·J^T加上阻尼系数，改善矩阵的病态特性，将J·J^T记为A，阻尼系数也即反演方程组k的解为Δm＝(A+λI)^-1k；

S4、将模型参数更新矩阵进行迭代，迭代终止输出反演结果。

2.根据权利要求1所述的基于非均匀输入参数网格的井中雷达最小二乘反演方法，其特征在于：所述步骤S11中的信号预处理，具体是指通过平均滤波法去除直达波和直流偏移，通过带通滤波算法去除带外噪声干扰。

3.根据权利要求1所述的基于非均匀输入参数网格的井中雷达最小二乘反演方法，其特征在于：所述步骤S12中的偏移方法为F-K偏移，具体是总结每个惠更斯二次能源产生的能量，并将其映射到发电点，通过衍射求和将每个衍射双曲线收缩到其顶点。

4.根据权利要求1所述的基于非均匀输入参数网格的井中雷达最小二乘反演方法，其特征在于：所述步骤S2中的通过k-means算法进行初始模型网格划分是指将步骤S12生成的成像结果图像数组进行非均匀网格划分，得到初始模型的介电常数，具体步骤包括：对网格划分之后的矩阵中所有观测值分别划分到k集群，每个观测值属于与最近的平均相近的簇作为原型的集群，使用集群的平均值代替远观测值，使用欧几里得距离用作度量，方差用作聚类散布的量度；将大面积的均匀背景进行合并，从而将细节部分凸显出来，将数量庞大的差分网格计算转化为非均匀的网格计算。

5.根据权利要求1所述的基于非均匀输入参数网格的井中雷达最小二乘反演方法，其特征在于：所述的步骤S4中迭代所使用的并行计算矩阵方法为多线程计算方法。