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在混凝土结构的雷达检测中，钢筋的准确定位是检测的难点。由于雷达波在混凝土中传播时，雷达波不断的衰减,且波速随深度的变化而变化，图像中目标的特征不明显。这样按平均速度和图像来定位就显得不够准确。因此探求用神经网络的方法来解决。试验制作了一系列埋有钢筋的试件，经过探地雷达检测后，用小波包分析对雷达回波信号进行特征提取，然后利用BP网络的学习及存储经验知识的功能，建立由特征参数为学习样本的推理机制，从而实现对钢筋的定位。试验结果表明该方法能够对钢筋成功定位。