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講演抄録/キーワード
講演名 2019-07-19 14:30
放射基底関数を利用したGPR2次元CMPデータの内挿法について
Changyu Zhou佐藤源之東北大
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抄録 (和) A new velocity analysis algorithm for Ground Penetrating Radar (GPR) is investigated. GPR provides the common mid-point (CMP) profile for various purposes, especially velocity analysis. However, due to the limitation of the site and hardware, GPR detection for the civil engineering object cannot acquire dense CMP profiles, which degrades the velocity estimation accuracy. To improve the performance, Radial Basis Function (RBF) neural network based interpolation method is presented to offer denser CMP data before the velocity analysis. The proposed algorithm is applied to the measured data of wall glass wool padding, which originally contains 32 channels and is acquired by a linear array GPR system whose working frequency is from 10 to 20GHz. The velocity spectrum generated by the interpolated data has up to 50% narrower velocity estimation range than the result obtained by the raw sparse data. 
(英) A new velocity analysis algorithm for Ground Penetrating Radar (GPR) is investigated. GPR provides the common mid-point (CMP) profile for various purposes, especially velocity analysis. However, due to the limitation of the site and hardware, GPR detection for the civil engineering object cannot acquire dense CMP profiles, which degrades the velocity estimation accuracy. To improve the performance, Radial Basis Function (RBF) neural network based interpolation method is presented to offer denser CMP data before the velocity analysis. The proposed algorithm is applied to the measured data of wall glass wool padding, which originally contains 32 channels and is acquired by a linear array GPR system whose working frequency is from 10 to 20GHz. The velocity spectrum generated by the interpolated data has up to 50% narrower velocity estimation range than the result obtained by the raw sparse data.
キーワード (和) Ground Penetrating Radar (GPR) / Common mid-point (CMP) / Radial Basis Function (RBF) / Neural network / Velocity analysis / interpolation / /  
(英) Ground Penetrating Radar (GPR) / Common mid-point (CMP) / Radial Basis Function (RBF) / Neural network / Velocity analysis / interpolation / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 121, SANE2019-34, pp. 91-96, 2019年7月.
資料番号 SANE2019-34 
発行日 2019-07-10 (SANE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 AP SANE SAT  
開催期間 2019-07-17 - 2019-07-19 
開催地(和) 東北大学 
開催地(英) Tohoku Univ. 
テーマ(和) 地下電磁計測,衛星通信,電波伝搬,一般 
テーマ(英) Subsurface Electromagnetic Measurements, Sattelite Communication, Radio propagation, Antennas and Propagation 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SANE 
会議コード 2019-07-AP-SANE-SAT 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 放射基底関数を利用したGPR2次元CMPデータの内挿法について 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) 2D Interpolation of GPR Common Midpoint Profile by Using Radial Basis Function Neural Networ k 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Ground Penetrating Radar (GPR) / Ground Penetrating Radar (GPR)  
キーワード(2)(和/英) Common mid-point (CMP) / Common mid-point (CMP)  
キーワード(3)(和/英) Radial Basis Function (RBF) / Radial Basis Function (RBF)  
キーワード(4)(和/英) Neural network / Neural network  
キーワード(5)(和/英) Velocity analysis / Velocity analysis  
キーワード(6)(和/英) interpolation / interpolation  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Changyu Zhou / Changyu Zhou /
第1著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku-dai)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 源之 / Motoyuki Sato /
第2著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku-dai)
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講演者
発表日時 2019-07-19 14:30:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SANE 
資料番号 IEICE-SANE2019-34 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.121 
ページ範囲 pp.91-96 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SANE-2019-07-10 


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