1.一种基于Hankel矩阵奇异值分解的探地雷达噪声抑制方法，其特征在于：包括以下步骤：S101：输入探地雷达B扫描图像X∈RM×N，其中M为道数，N为每道数据的采样点数；

S102：根据所述探地雷达B扫描图像的一道数据，构造一个Hankel矩阵；

S103：对所述Hankel矩阵进行奇异值分解；

S104：求取所述奇异值差分谱；利用公式(1)求取所述奇异值差分谱：qi＝σi-σi+1,i＝1,2,…r-1                   (1)m×n

其中，qi为所述奇异值差分谱，σi和σi+1为所述Hankel矩阵B的奇异值，且B∈R ，r＝min(m,n)，m＝N-n+1，1＜n＜N；

S105：通过计算得到所述奇异值差分谱的均值，所述均值作为阈值；利用公式(2)求取所述奇异值差分谱的均值T，以所述均值T作为奇异值判断的阈值：其中，T为所述奇异值差分谱的均值，即为所述阈值，qi为所述奇异值差分谱，r＝min(m,n)，m＝N-n+1，1＜n＜N；

S106：根据所述阈值，确定目标信号奇异值与噪声信号奇异值的分界点，并利用所述目标信号奇异值进行重构，得到去噪后的数据；利用相邻的三个奇异值差分谱和所述阈值进行比较，得到目标信号奇异值与噪声信号奇异值的分解点k1，如下所示：k1＝i|qi+1＜T and qi+2＜T and qi+3＜T i＝1,2,…,r-3          (3)其中，k1为目标信号奇异值与噪声信号奇异值的分解点，qi+1、qi+2和qi+3为相邻的三个奇异值差分谱，r＝min(m,n)，m＝N-n+1，1＜n＜N；

利用所述分解点k1及在所述分解点k1之前的目标信号奇异值进行重构，得到去噪后的目标信号的Hankel矩阵：其中，Bs为去噪后的目标信号的Hankel矩阵，ui∈Rm×1，vi∈Rn×1，σi为所述Hankel矩阵B的奇异值；

S107：根据步骤S102～S106，对所述探地雷达B扫描图像中的每一道数据进行处理，得到去噪后的探地雷达B扫描图像X′∈RM×N。