基于超声相控阵的聚乙烯管道缺陷信号重构方法研究

在对聚乙烯管道缺陷进行超声检测的过程中,由于聚乙烯材料中传播的声速小,散射噪声强,信噪比极低,并且仪器设备本身会受到电信号干扰,从而影响缺陷成像的结果。因此针对A扫信号进行数据处理以提高检测图像的质量尤为重要。另一方面,采用阵元数较多的超声相控阵探头进行不同类型的聚乙烯管道缺陷的数据采集时,将会得到大量的缺陷数据,对存储、传输和处理带来各种困难。而针对传统方法进行压缩感知时,如果信号的信噪比较低而重构均方误差较大,则很难保留信号中重要信息,在低码率下更容易产生细节丢失的问题。所以本文提出一种基于K-SVD超完备字典学习的稀疏表示缺陷信号压缩重构方法,借助该学习算法训练过完备字典,并选择高斯随机矩阵为观测矩阵和正交匹配追踪算法(OMP)为重构算法对聚乙烯管道缺陷回波信号进行压缩感知,同时分析字典元素个数与迭代次数等参数变化对重构信号与成像效果的影响。     

基于可编程计算架构的诊断超声信号处理系统设计

诊断超声信号处理系统的可编程与可重构性对于超声成像技术研究有着极其重要的意义。给出一种基于可编程计算架构的诊断超声成像系统的结构组成与实现方法。系统具有48路并行发射通道与回波信号接收通道,可实现128阵元线阵或48阵元相控阵换能器的激励信号的产生、回波信号调理与50 MHz、12 bit同步采集与接收。数字化回波数据在Virtex6 FPGA内经解串、波束合成、正交解调后送入TMS320C64x+DSP进行组织图像重建。在系统软件控制下,DSP通过控制FPGA内的信号处理代码可实现系统功能的重构,以满足新一代成像算法开发与验证需求。     

基于压缩感知的合成聚焦超声成像的研究

为解决合成聚焦技术用于超声成像中存在数据存储量大的问题,针对超声回波信号在频域内存在稀疏性的特点,利用压缩感知技术对其在频域进行压缩采样,使用最优化方法完成对回波信号的重建,最终将恢复的信号送入成像系统完成超声成像。通过仿真实验,将该方法用于点目标进行非均匀稀疏采样,所获得的压缩信号恢复出原始信号,完成了成像。结果表明,基于压缩感知的合成聚焦成像方法,在保证成像质量的前提下,可以大幅度减少数据量,降低系统复杂度,仅使用50%数据量,图像质量仍未出现明显失真。     

编码超声稀疏采样仿真研究

编码超声可以在不增加发射能量的前提下提高平均发射声功率,进而有效提高微小目标体的检出率,增加检测深度,提高目标体成像分辨率。而稀疏采样技术可以有效减少采集数据量,提高检测算法实时性。将二者的优点结合,在高频、超宽带以及多传感器超声阵列实时检测与成像领域有重要研究价值。为此,提出了一种编码超声有限新息率稀疏采样方法,该方法在建立编码超声信号稀疏采样构架的基础上,通过脉冲压缩技术实现编码超声信号的时域压缩,并通过仿真实验对3位二进制编码超声信号进行了稀疏采样与参数重构。仿真结果表明,该方法可实现编码超声信号的稀疏采样,在减少数据量的同时准确重构出原信号。     

基于波场模型的宽带相干源方位估计优化方法

阵列流形内插方法（AMI）是一种基于波场模型的宽带聚焦方法。它无须角度预估, 可以应用于任意已知结构的阵列, 但其采样矩阵的截断点数通常选取较大, 尤其在均匀线阵列下大大增加了运算量。针对这个问题, 提出了一种采样矩阵优化方法, 该方法利用贝塞尔函数的性质, 重新构造了采样矩阵, 使得新的采样矩阵在不损失信号信息的前提下, 最大限度地降低运算量, 从而有效缩短了运算时间。计算机仿真实验结果表明了该方法只需和阵元个数相同的截断点数就可以有效地实现方位估计, 并获得与阵列流形内插方法相当的方位估计性能。     

一种合成聚焦的便携式B型超声成像方法

传统合成聚焦超声成像方法在图像重建过程中处理数据量较大,致使其在便携式B型超声设备中应用受限。针对该问题,提出一种基于压缩感知理论和合成聚焦波束形成算法的便携式B型超声成像方法(SFCS)。该方法通过对接收到的射频回波信号进行随机采样得到欠采样的测量信号,将测量信号经过合成聚焦波束形成处理获得欠采样的射频信号线,基于压缩感知的信号重构算法,由欠采样的射频信号线高质量地恢复信号后供后续成像处理使用。仿真实验结果表明,SFCS可有效地解决合成聚焦超声成像过程中数据量大的问题,从而在保证较高成像质量的前提下满足便携式B型超声设备小型化、低成本的技术要求,具有工程应用价值。     

电磁超声换能器优化设计与板状结构损伤成像应用研究

提出了一种用于板状结构损伤成像的虚拟电磁超声换能器EMAT(Electromagnetic Acoustic Transducer)阵列.由螺旋线圈和圆柱形永磁铁组成的电磁超声换能器可以通过洛伦兹力在铝板中有效地激发低频散和高幅值的单一S0模态兰姆波.实验研究了电磁超声换能器配置参数(如激发频率,螺旋线圈外径、螺旋线圈内径和提离距离)对S0模态兰姆波性能的影响.另外,将接收电磁超声换能器移动到用于接收兰姆波的多个预定义位置来构建虚拟传感器阵列,实验研究了阵元间距和阵元数量对成像结果的影响.结果表明,通过相控虚拟聚焦成像方法,虚拟电磁超声换能器阵列的成像结果与实际损伤位置吻合良好.     

一种M~2发N~2收MIMO雷达平面阵列及其三维成像方法

具有二维合成孔径的宽带雷达阵列可实现对飞行目标的单次快拍实时三维成像,然而,这需要超乎实际的天线阵元,且当发射信号频率很高时,天线阵元间隔难以满足空间采样定律,造成方位分辨率的下降.本文提出了一种M2发N2收的MIMO雷达平面阵列,它可通过MIMO技术等效成具有(MN)2个阵元的均匀矩形阵列,实现对空中目标的实时三维成像.该MIMO雷达阵列还与ISAR技术相结合,利用ISAR的时间采样来替代实际阵元的空间采样,进一步减少实际天线阵元个数,同时也能增加采样密度,使采样间隔满足采样定律.本文基于该MIMO雷达阵列的实时三维成像模型和MIMO-ISAR三维成像模型均进行了推导和论证,仿真实验也验证了其有效性.     

超声相控阵缺陷检测聚焦技术仿真分析

采用有限元方法对超声相控阵缺陷检测技术进行分析.首先介绍了超声波波束聚焦、偏转的基本原理,然后使用COMSOL有限元分析软件以及Matlab仿真程序对超声相控阵缺陷检测技术进行建模,在该模型的基础上分析了超声相控阵延时聚焦技术的实现过程与方法.在仿真过程中,通过改变阵元参数,研究其对于超声相控阵缺陷检测信号的影响,并结合物理实验进行了验证.分析结果表明,超声相控阵的延时聚焦技术减小了发射波的波幅宽度,提高了缺陷点回波信号的幅值;基于延时聚焦技术的发射信号,其波束指向性图的主波瓣波束较窄,幅值较高,旁瓣幅值降低,提高了图像分辨率以及成像质量.     

基于全聚焦的钢筋混凝土超声高分辨成像方法

钢筋混凝土由于内部结构复杂,超声检测时容易引起强烈的结构噪声,降低信噪比,不利于缺陷的检测和判定。本文提出一种钢筋混凝土超声阵列检测方法,该方法以全聚焦理论为基础,实现了低检测频率下的高分辨率,并采用时间反转算法对全矩阵缺陷回波信号进行预处理,实现超声波束的自适应增强,缺陷与钢筋处的幅值较处理前分别提升了4.5 dB和5.7 dB;最后分析了成图像中缺陷、钢筋及底波位置偏移的原因,并对它们的实际位置进行校正,从而获得高分辨成像结果。     

平面式电容传感器阵列激励模式研究

由于非金属复合材料及其内部不同损伤具有不同介电特性,采用平面式电容传感器阵列可实现无损可视化检测。针对平面式阵列电极结构,研究不同激励模式对复合材料内部缺陷检测效果影响。提出单激励、双激励和奇偶激励3种激励模式,对比分析各种激励模式下传感器信号强度、探测深度等性能差异。结果表明:奇偶激励模式在信号测量和成像质量方面都优于前2种模式。同时也验证了基于电容敏感机理的平面电容传感器阵列对复合材料内部缺陷检测的可行性和有效性。     

基于稀疏表示的阵列声波测井仪数据无损压缩传输方法

交叉多极子阵列声波测井仪在井下信号采集的同时,采用无损压缩提升单位时间内上传数据量,是目前主流的仪器上传带宽增加方式。针对传统压缩方法压缩率较低,导致仪器在单位深度地层工作时长过长的问题,从信号稀疏表示的角度出发,对采集的多路声波波列采用预先构建的稀疏变换矩阵进行稀疏变换,将求解的稀疏表示系数和其重构信号与原始信号的误差进行压缩编码上传;地面系统通过相同的稀疏变换矩阵进行信号重构,实现解码;其中,稀疏变换矩阵采用K-SVD算法进行预训练,提升稀疏变换系数的稀疏度与重构信号精度,进一步降低上传的压缩编码长度。在HB油田3口井实际测井资料的实验中,本方法与目前主流的测井数据压缩方法相比,压缩率平均提升约17.3%;在4口井的阵列声波实际测井作业的应用测试中,作业效率平均提升约20.2%。结果表明,数据压缩传输算法极大地提升了阵列声波测井时效,在保证数据采集质量的同时,实现了阵列声波仪器的高速测量。     

A new noniterative method for pattern synthesis of unequally spaced linear arrays

In this article, a new noniterative beam shaping method is introduced to synthesise array factor (AF) of an unequally spaced linear array (UESLA). The proposed method is based on eigenvector decomposition of sampled data matrix of a given pattern. Using matrix analysis, the eigenvalues and their corresponding eigenvectors of the sampled matrix are determined. It is shown that the eigenvalues and eigenvectors of the sampled matrix are related to the locations and complex excitation coefficients of the array elements. According to the concept of generalized eigenvalue concept, the solution of locations and excitation coefficients is derived using least square method. In order to reduce the number of array elements, singular value decomposition is applied to obtain a low ranked matrix using rejection of nonzero eigenvalues. Using the approximated sampled matrix, the excitation and locations of the optimized array elements are calculated. A few comprehensive examples are investigated to verify the accuracy of the proposed method and the obtained results are compared with those of an equally spaced linear array (ESLA). It is shown that the total number of array elements in an UESLA is less than that of ESLA, which is the most advantage of the introduced method in AF synthesis.     

快速在体光声计算层析图像重建方法

针对超声阵列式光声计算层析成像技术数据采集量大、成像速度慢的问题,为拓展该技术在血流动力学等领域的应用,提出一种基于主成分分析(PCA)的快速光声计算层析图像重建方法。该方法首先通过部分全采样数据,构建样本图像矩阵;然后,通过矩阵分解运算构建信号投影矩阵;最后,基于该投影矩阵在三倍欠采样条件下快速重建出高质量三维光声图像。在体小鼠背部血管成像实验表明:与传统反投影光声图像重建方法相比,基于主成分分析的光声图像重建方法可将数据采集规模降低约35%,三维图像重建速度提高约40%,实现了三倍欠采样条件下高精度光声图像的快速采集与重建。     

无方向数据采集的相控阵结构健康监测研究

超声相控阵结构健康监测过程中由于按角度扫描的数据采集持续时间长,结构损伤前后采集的数据易受环境和结构变化的影响,针对这一问题,提出无方向数据采集的相控阵结构健康监测成像定位方法。基于相控阵方法,对采集后数据根据发射和接收过程进行时间延迟的计算,然后将监测结果进行二维成像。该方法在玻璃纤维复合材料板结构上的实验研究证明,采用无方向数据采集的相控阵结构健康监测方法能够精确监测结构中损伤并对损伤进行清晰成像;并且该方法可以大大缩短监测时间,从而使监测过程不受环境条件变化的影响,为超声相控阵监测方法的工程化奠定基础。     

基于压缩感知理论的WSN微震源定位节点设计

提出了一种基于压缩感知的WSN微震源数据压缩算法.利用WSN微震信息的可稀疏化表示,设计出与稀疏基相关性低的稀疏观测矩阵,保证了压缩数据的可重构性,介绍了整个WSN微震源定位节点的系统设计,包括采集、存储以及无线传输方式等.将该压缩感知算法在硬件系统中实现,可利用较少的数据采集实现微震源定位,从而大大提高了存储、采集及WSN的效率.实验结果表明,该算法的硬件实现在保证微震信息完整性的基础上,数据压缩率达到60％,具有十分重要的研究意义.     

开放式的高分辨率超声成像系统

在医学和生物学研究当中,对活体组织进行无创性成像具有重要意义。高分辨率超声成像技术,可以对细微组 织实现高空间分辨率的成像,已被广泛应用于皮肤、眼睛、心血管和小动物成像等生物医学领域。目前领域内的相关研 究需要不同的成像系统参数,例如要求不同的探头性能、数据采集策略、信号处理以及图像重建、显示和保存方法。因 此需要一种灵活和开放的超声成像系统,能让用户根据各种研究需求实现个性化设置并能全面获取原始实验数据。文章 提出了一种实时的、便携式设计的开放式超声成像系统,可支持定制的高分辨率超声成像研究。系统基于高速现场可 编程逻辑门阵列(FPGA)实现灵活多样的超声成像。用户可以轻松地根据个性化应用需求来调整系统结构。测试结果表 明,本系统能实现 B 超成像、编码激励成像、多普勒成像、血管内成像、多模态组合成像等,为高分辨率生物医学应用 研究提供了非常灵活的成像工具。     

考虑多粒度属性约简的关联规则挖掘研究

大数据时代，人们获取所需信息的困难度提高，而数据挖掘是当下解决此问题的关键技术。Apriori算法作为数据挖掘中的常用算法，通过挖掘数据背后的潜在关联规则。考虑到传统Apriori算法执行过程中，数据扫描频繁、候选集获取繁琐等问题，提出采用加权Apriori算法，即将冗余记录存储一次，并将记录的重复次数占全部记录数的比值作为权重，压缩空间；采用二进制的布尔矩阵替代原有数据集，通过矩阵内部“与运算”，获取最大频繁集，降低时间复杂度。考虑到原始数据冗余性以及粗糙集属性约简的不精确性，在提取关联规则前，提出采用多粒度粗糙集的属性约简算法，通过知识粒度细化属性值来提高约简精度，降低空间复杂度。最后，将所提方法与基于频繁矩阵的Apriori算法以及原始Apriori算法进行比较，验证所提方法的实用性和有效性。