基于自适应波束形成的合成孔径超声成像算法
发布时间：2020-08-06 10:58
【摘要】：波束形成在超声成像系统中处于核心位置,直接决定了成像质量的好坏。主瓣宽度和旁瓣幅度是衡量波束形成的两个重要指标,主瓣宽度越窄,成像分辨率越高;旁瓣等级越低,成像对比度越高。传统波束形成以延时叠加波束形成为代表,具有设计简单、成像速度快的特点,但其无法实现双重动态聚焦,故其波束形成拥有较高的旁瓣和较宽的主瓣,成像质量不高。通常采用的方法是用固定窗函数对波束形成的结果进行幅度变迹,降低旁瓣,然而这样会造成主瓣宽度的进一步增加,不利于成像分辨率和对比度的双重提高。本文针对以上两个问题,将合成孔径成像与自适应波束形成相结合,开展了波束控制、自适应波束形成、信号重建和成像等相关研究。本文主要研究内容如下:1、通过对传统波束形成的研究,发现其存在不能实现双重动态聚焦、动态幅度变迹的缺点,引入自适应波束形成。自适应波束形成可以分为闭环和开环两种算法,闭环算法相对简单,但系统稳定性要求限制了它的收敛速率;开环算法可提供更快的响应,但协方差的计算精度,限制了它的应用。相比而言,开环算法更具研究前景。2、为了降低合成孔径聚焦(SAF)波束的主瓣宽度和旁瓣幅度,提高超声成像算法稳健性以及成像的分辨率和对比度,提出了一种基于特征空间稳健Capon波束形成算法(ES-RCB)。该算法在最小方差原则下,首先,利用Toeplitz性质实现干扰-噪声协方差矩阵重构,使其保持非奇异;其次,将特征空间中信号子空间与噪声子空间分离,并利用圆型约束集,约束导向矢量误差;最后,通过拉格朗日数乘法和二分法求得约束条件下的最优权向量。仿真结果表明,ES-RCB算法具有很强的稳健性,且其变迹得到的超声图像在抗干扰、对比度及分辨率方面表现更优,有效提高了超声图像的质量。3、针对ES-RCB在计算过程中,数据量大、系统复杂度高和不易实时成像的缺点,提出了一种基于压缩感知特征空间稳健Capon波束形成的合成孔径聚焦超声成像算法(CS-ES-RCB-SAF)。该算法在已经获得原信号的前提下,首先将压缩感知理论中的测量矩阵与合成孔径波束形成中的通道权值相结合,使得阵列在接收过程中实现非均匀采样,得到测量信号;其次将测量信号导入ES-RCB算法得到权向量并对测量信号进行变迹;最后通过原信号和测量信号分别计算得稀疏矩阵和测量矩阵,并通过重建算法重建数据矩阵以供后续成像处理。仿真结果表明,CS-ES-RCB-SAF能有效减少系统数据量和复杂度,较好地恢复出成像图。
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TB559;TP391.41
【图文】：
图２－２发射聚焦与接收聚焦原理图逡逑Ｆｉｇ．邋２－２邋Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ｅｍｉｔｔｉｎｇ邋ｆｏｃｕｓｉｎｇ邋ａｎｄ邋ｒｅｃｅｉｖｉｎｇ邋ｆｏｃｕｓｉｎｇ逡逑所以我们所说的波束形成一般都是指图２－２中的接收聚焦，由互易定理可知，这就逡逑相当于发射聚焦过程。ＤＡＳ波束形成的原理非常简单：图２－３中，假设空间存在Ｍ个逡逑超声换能器均匀排列组成线性阵列，对每一个换能器接收到的超声信号施加一定的延逡逑曰才，使得散射点处的各信号相位相同，然后将延时信号叠加求和。图２－３中，ＤＡＳ波束逡逑形成的输出表示为１４１１逡逑Ａ／－１逡逑Ｍ，）邋＝逦’”人（，－ｒ，？）逦（２－０逡逑ｍ＝０逡逑式中，表示波束形成器的输出信号；从表示阵元总数；＇表示对应阵元的加权值，逡逑它的S沃殿晕我庵担比≈滴笔保床槐浼＃海矗┍硎静ㄊ纬善鞯氖淙胄藕牛唬颍垮义涎资久扛稣笤杂Φ难邮薄ｅ义厦磐鹿沐澹徨危礤五五义匣夭ㄥ微佩危撸撸危觯ǎ╁义襄巍觥危澹阱义希ǎ
本文编号：2782288
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TB559;TP391.41
【图文】：
图２－２发射聚焦与接收聚焦原理图逡逑Ｆｉｇ．邋２－２邋Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ｅｍｉｔｔｉｎｇ邋ｆｏｃｕｓｉｎｇ邋ａｎｄ邋ｒｅｃｅｉｖｉｎｇ邋ｆｏｃｕｓｉｎｇ逡逑所以我们所说的波束形成一般都是指图２－２中的接收聚焦，由互易定理可知，这就逡逑相当于发射聚焦过程。ＤＡＳ波束形成的原理非常简单：图２－３中，假设空间存在Ｍ个逡逑超声换能器均匀排列组成线性阵列，对每一个换能器接收到的超声信号施加一定的延逡逑曰才，使得散射点处的各信号相位相同，然后将延时信号叠加求和。图２－３中，ＤＡＳ波束逡逑形成的输出表示为１４１１逡逑Ａ／－１逡逑Ｍ，）邋＝逦’”人（，－ｒ，？）逦（２－０逡逑ｍ＝０逡逑式中，表示波束形成器的输出信号；从表示阵元总数；＇表示对应阵元的加权值，逡逑它的S沃殿晕我庵担比≈滴笔保床槐浼＃海矗┍硎静ㄊ纬善鞯氖淙胄藕牛唬颍垮义涎资久扛稣笤杂Φ难邮薄ｅ义厦磐鹿沐澹徨危礤五五义匣夭ㄥ微佩危撸撸危觯ǎ╁义襄巍觥危澹阱义希ǎ
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