基于深度学习辅助多重信号分类的雷达煤岩界面识别方法

本发明公开了基于深度学习辅助多重信号分类的雷达煤岩界面识别方法，其使用地质雷达GPR发射低频超宽带电磁波进行数据采集，获取地下煤层的回波信号；对煤层进行建模，构建信号接收模型，利用信号接收模型对获取的回波信号进行处理并输出初始信号；对信号接收模型输出的初始信号进行预处理得到回波信号；针对处理后的回波信号，分别应用深度学习模型及多重信号分类MUSIC算法进行时间延迟估计TDE；将深度学习模型得到的TDE与MUSIC算法得到的TDE输入到一个多层感知器MLP模型，融合估计结果，输出煤岩界面识别结果。本发明大大提高了雷达信号处理的精度和分辨率，从而提高煤岩界面识别的准确性。