摘要为探明路基中隐藏病害的类型和空间位置，应用探地雷达方法对公路路基质量进行了无损检测。在地层介质强衰减和噪声干扰作用下，探地雷达信号存在信噪比低、深部复杂目标体难以识别的问题。针对探地雷达路基实测信号非线性和非平稳的特点，采用信号均衡和希尔伯特-黄变换相结合的方法，首先对数据进行均衡处理以突出深层弱信号，在此基础上对单道信号进行经验模态分解以获得固有模态函数，通过希尔伯特变换对固有模态函数的瞬态属性特征进行分析，进而将希尔伯特-黄变换应用于整个探地雷达的数据剖面，最后通过综合对比瞬时振幅剖面和瞬时相位剖面对探测结果进行了分析和解释。结果表明，信号均衡可以有效缓解深部信号衰减问题，基于希尔伯特-黄变换可以从多属性参数角度对探地雷达信号进行处理与解释，可以较好的识别异常体的位置和属性信息，提高了探地雷达解释结果的可靠性。
关键词路基;隐藏病害;探地雷达;希尔伯特黄变换;瞬态属性
引言
随着服务年限的不断增加，在自然灾害、风化侵蚀以及不定荷载等因素作用下，路基会出现脱空、塌陷、裂隙等病害，迫切需要一种高效、准确的方法检测道路质量。探地雷达因其连续检测、分辨率高、显示直观和无损检测等特点，被广泛应用于隧道衬砌检测(刘宗辉等，2015;冯德山等，2020)、岩溶分析(葛双成等，2005;刘成禹等，2016)、围岩松动圈(郭亮等，2011)、地质超前预报(王超等，2012)和道路路基检测(谢昭晖等，2007;郭士礼等，2019，2020)等。传统分析时深关系剖面的解释方法过于单一，往往无法满足检测精度和准确性的要求。探地雷达信号的非线性和非平稳性，限制了傅里叶变换等传统信号分析方法的应用。随着希尔伯特黄变换算法的推出，越来越多的地学专家学者积极将这一非线性和非平稳性的信号处理方法引入探地雷达的时频分析中(冯德山等，2012;汤井田等，2017)，并在金属埋藏物(杨秋芬等，2009)、隧道超前地质预报(王超等，2015)的探地雷达检测方面取得了较好的应用效果。然而对于复杂的地层介质，受介质特性、目标特征、环境噪声以及非相干随机噪声影响，探地雷达数据的信噪比不敷使用，深部反射信号能量微弱难以识别，此种情况下对数据进行经验模态分解无法有效提取有用信息，限制了有效信号的识别和数据解释。本文以探地雷达在公路路基质量无损检测中的应用为研究目标，结合信号均衡方法和希尔伯特-黄变换法从单道信号和二维剖面角度，对路基探地雷达检测信号进行了处理和分析，从瞬态属性角度对探测结果进行了可靠的解释。
1探地雷达探测的基本原理
探地雷达是一种以电磁波的传播规律为基础，通过研究和观测电磁场的变化特征，推测介质内部电性参数的分布，进而实现介质内部异常体的识别和定位的物探方法，是一种先进的无损检测设备和技术(刘澜波等，2015)。根据电磁波传播路径的不同，探地雷达的测量方式可以分为反射法、折射法和透射法等。反射测量法操作简单，数据采集效率高，适用于大范围、长测线区域的探测。探地雷达的硬件组成主要有控制主机、发射机、接收机、发射天线和接收天线组成。在反射测量法中，通常发射天线和接收天线以固定偏移距组成一个数据采集系统，然后收发天线贴合探测物体的表面沿预定测线逐步移动;主机控制发射天线激发高频(MHz~GHz)电磁脉冲波，同时接收天线开始同步工作，在预定时窗内完成电磁波的接收。由于介质内部电性特征的差异性分布，导致电磁波在传播过程中发生反射回到测量表面被记录和存储。反射波的传播路径和电磁场强度与反射点的电性特征、空间位置有关，反应在数据记录中则为反射波的幅值、时窗位置和相位等属性信息。通过研究数据剖面中的反射波组，可以推断目标体的形状和尺度特征，根据时深关系可以利用双程旅行时和速度计算出目标体的空间位置，通过反射波组的相位信息可以对目标体的物理特性和类别进行判别。探地雷达的组成和探测原理示意图如图1所示。
2希尔伯特-黄变换
希尔伯特-黄变换(Hilbert-HuangTransform,HHT)是一种自适应的适用于分析非线性非平稳信号的处理方法，主要包括经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和希尔伯特谱分析(HilbertSpectrumAnalysis)两部分(杨凯等，2015)。传统的信号处理方法针对的是线性系统，数据必须是周期性的或者平稳性的，而EMD可以将非线性非平稳的信号分解成一些本征模态函数(IntrinsicModeFunction,IMF)，然后就可以对这些IMF进行希尔伯特谱分析，提取瞬时属性，对信号的解释分析具有一定的指导意义。
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EMD方法的目的是将信号最终分解成一些固有模态函数，每个固有模态函数(IMF)必须满足以下条件：(1)信号极值点的数量和零点数相等或者最多相差1个;(2)信号的上下包络线关于时间轴是局部对称的。EMD分解过程首先计算原始信号的上下包络的均值，然后从原始信号中去掉均值得到一个新数据序列，判断新数据序列是否满足IMF的要求，如果不满足则需要对新数据序列重复上述过程，最终得到第一个IMF分量，将IMF分量从原始信号中分离，对剩余信号继续提取IMF分量，直至满足终止条件。
3探地雷达检测数据的实例分析
3.1探地雷达数据均衡处理
2所示为沿某条公路的实测探地雷达数据，天线类型是频率为250MHz的屏蔽天线，时间窗口设置为85ns，单道采样点数220，测线长度16.2m，雷达移动步长0.05m。其中，图(a)、图(c)分别为原始数据剖面和原始单道数据波形，从图中可以看出原始数据中的直达波能量很强，深部信号振幅微弱，数据显示范围过大，导致深部反射波信号无法有效识别。这是因为电磁波在传播过程中会迅速衰减，造成浅层能量要远大于深层能量，在数据剖面中只能显示出能量强的浅层信号，深层信号与噪声夹杂在一起难以显示和识别。为了突出有效的反射波，以实现更加准确可靠的地质解释，需要对原始数据进行均衡处理，压缩浅层波形的振幅，突出深部能量弱的信号,以实现检测数据的均衡显示。
3.2单道信号的希尔伯特黄变换
分析均衡处理后，取出某单道探地雷达数据进行经验模态分解，图3(a)所示第一行为实际的单道信号波形图，其余为该信号EMD分解得到的固有模态函数(IMF1~IMF6)。对比各个IMF的时域波形图可以看出，IMF1的波形多为窄脉冲持续时间短，之后随着IMF分量阶数的增加，波形的持续时间越来越长，对应图3(b)中各IMF的频谱图可知，EMD过程将信号按照频率成分的高低分解成了若干个分量。从波形的振幅值分析，IMF1、IMF2、IMF3和IMF4都有着较为清晰可辨的异常信号，是有效信号的主要组成部分。IMF1除异常波形之外的大部分高频信号幅值很低，可以认为其包含了大部分的高频噪声信号，可以用于去噪。
把图3(a)中的IMF2分量做希尔伯特变换，得到它的瞬态属性如图4所示。图4(a)是瞬时频率，从图中可以看出频率成分随时间的变化;图4(b)是瞬时振幅，可以观测到明显的振幅异常存在。在瞬时频率中存在四组明显的高频信号，在瞬时振幅中则仅存在两个振幅波峰，对于在63ns和85ns位置的两组高频信号，在对应时间位置上并没有观测到明显的瞬时振幅异常，因此排除了是异常的可能。而前两组高频信号，对应有明显的瞬时振幅异常，因此可以判断存在异常体。因此，从瞬时属性角度对数据进行分析，对于异常体的分析解释非常有帮助。
3.3探地雷达瞬时剖面分析
将EMD分解应用于图2(b)所示的探地雷达剖面，图5为IMF1、IMF2、IMF3和IMF4四个分量叠加重组后得到的新剖面图。重构之后的探地雷达剖面，相比于原始剖面，噪声得到了明显的压制，异常区域更加清晰。
对重构后的探地雷达数据做瞬态分析，得到瞬时振幅、瞬时相位特征剖面如图6所示。从瞬时振幅剖面图6(a)中可以观测到20ns位置有明显的能量轴存在，推测为底基层界面，由于能量轴间断不连续，并且能量分布不均匀，尤其是三组红色箭头所指的区域，存在明显的能量集中现象，可以判断路基存在病害。但是由于瞬时振幅剖面分辨率低，对于缺陷的类型和空间位置无法给出准确的判断。
在瞬时相位剖面图6(b)中可以看到五组明显的反射波双曲线，其中第1、2和4号反射弧反复震荡，多次波较发育，持续时间较长，并且对应了图6(a)中的三组瞬时振幅异常，反射波的能量强，因此推测为空气与岩土之间的强反射界面所致。其中，1号反射波顶部呈长条形，两端为半开口向下的抛物线，推断是脱空缺陷;2号和4号反射波顶部呈圆弧型，规模较小，是明显的空洞响应特征(肖宏跃等，2008)。
瞬时相位剖面中第3号和第5号异常信号特征明显，但是在瞬时振幅剖面中没有明显的反应，据此可以判断它们并不是由空洞引起的，异常体与岩土介质有着较大的介电性差异，但是导电性较强，对电磁波的衰减较大。3号反射波没有明显的多次波，反射波的能量要较弱于空洞反射波，推测是填泥的地穴异常体。5号信号的双曲线反射波两叶较短，顶部较窄，并且下部存在较多的多次波组，同时反射波的能量要明显弱于空洞反射波，是典型的通电电缆产生的电磁辐射在探地雷达中的图像特征(张业等，2012;姚显春等，2018)。
4结语
(1)信号均衡处理可以有效压缩浅层雷达信号振幅，突出深层反射体的弱反射信号，为探地雷达信号的处理和解释提供良好的数据基础。
(2)利用希尔伯特-黄变换方法，对探地雷达路基质量检测数据进行处理，通过将探地雷达信号分解为若干固有模态函数，可以实现不同频率成分信号的分离，提升了资料的质量。
(3)通过综合对比分析探地雷达的瞬时相位和瞬时振幅剖面，可以对异常体属性做出更加全面可靠的解释。
(4)希尔伯特黄变换算法丰富了探地雷达数据处理和分析的方法，大大提高了对路基隐藏病害的识别能力。
致谢感谢审稿专家提出的修改意见和编辑部的大力支持!——论文作者：王超1，林振荣1，李洁1
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