【摘要】：波束形成在超聲成像系統(tǒng)中處于核心位置,直接決定了成像質(zhì)量的好壞。主瓣寬度和旁瓣幅度是衡量波束形成的兩個(gè)重要指標(biāo),主瓣寬度越窄,成像分辨率越高;旁瓣等級越低,成像對比度越高。傳統(tǒng)波束形成以延時(shí)疊加波束形成為代表,具有設(shè)計(jì)簡單、成像速度快的特點(diǎn),但其無法實(shí)現(xiàn)雙重動態(tài)聚焦,故其波束形成擁有較高的旁瓣和較寬的主瓣,成像質(zhì)量不高。通常采用的方法是用固定窗函數(shù)對波束形成的結(jié)果進(jìn)行幅度變跡,降低旁瓣,然而這樣會造成主瓣寬度的進(jìn)一步增加,不利于成像分辨率和對比度的雙重提高。本文針對以上兩個(gè)問題,將合成孔徑成像與自適應(yīng)波束形成相結(jié)合,開展了波束控制、自適應(yīng)波束形成、信號重建和成像等相關(guān)研究。本文主要研究內(nèi)容如下:1、通過對傳統(tǒng)波束形成的研究,發(fā)現(xiàn)其存在不能實(shí)現(xiàn)雙重動態(tài)聚焦、動態(tài)幅度變跡的缺點(diǎn),引入自適應(yīng)波束形成。自適應(yīng)波束形成可以分為閉環(huán)和開環(huán)兩種算法,閉環(huán)算法相對簡單,但系統(tǒng)穩(wěn)定性要求限制了它的收斂速率;開環(huán)算法可提供更快的響應(yīng),但協(xié)方差的計(jì)算精度,限制了它的應(yīng)用。相比而言,開環(huán)算法更具研究前景。2、為了降低合成孔徑聚焦(SAF)波束的主瓣寬度和旁瓣幅度,提高超聲成像算法穩(wěn)健性以及成像的分辨率和對比度,提出了一種基于特征空間穩(wěn)健Capon波束形成算法(ES-RCB)。該算法在最小方差原則下,首先,利用Toeplitz性質(zhì)實(shí)現(xiàn)干擾-噪聲協(xié)方差矩陣重構(gòu),使其保持非奇異;其次,將特征空間中信號子空間與噪聲子空間分離,并利用圓型約束集,約束導(dǎo)向矢量誤差;最后,通過拉格朗日數(shù)乘法和二分法求得約束條件下的最優(yōu)權(quán)向量。仿真結(jié)果表明,ES-RCB算法具有很強(qiáng)的穩(wěn)健性,且其變跡得到的超聲圖像在抗干擾、對比度及分辨率方面表現(xiàn)更優(yōu),有效提高了超聲圖像的質(zhì)量。3、針對ES-RCB在計(jì)算過程中,數(shù)據(jù)量大、系統(tǒng)復(fù)雜度高和不易實(shí)時(shí)成像的缺點(diǎn),提出了一種基于壓縮感知特征空間穩(wěn)健Capon波束形成的合成孔徑聚焦超聲成像算法(CS-ES-RCB-SAF)。該算法在已經(jīng)獲得原信號的前提下,首先將壓縮感知理論中的測量矩陣與合成孔徑波束形成中的通道權(quán)值相結(jié)合,使得陣列在接收過程中實(shí)現(xiàn)非均勻采樣,得到測量信號;其次將測量信號導(dǎo)入ES-RCB算法得到權(quán)向量并對測量信號進(jìn)行變跡;最后通過原信號和測量信號分別計(jì)算得稀疏矩陣和測量矩陣,并通過重建算法重建數(shù)據(jù)矩陣以供后續(xù)成像處理。仿真結(jié)果表明,CS-ES-RCB-SAF能有效減少系統(tǒng)數(shù)據(jù)量和復(fù)雜度,較好地恢復(fù)出成像圖。
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TB559;TP391.41
【圖文】：

圖２－２發(fā)射聚焦與接收聚焦原理圖逡逑Ｆｉｇ．邋２－２邋Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ｅｍｉｔｔｉｎｇ邋ｆｏｃｕｓｉｎｇ邋ａｎｄ邋ｒｅｃｅｉｖｉｎｇ邋ｆｏｃｕｓｉｎｇ逡逑所以我們所說的波束形成一般都是指圖２－２中的接收聚焦，由互易定理可知，這就逡逑相當(dāng)于發(fā)射聚焦過程。ＤＡＳ波束形成的原理非常簡單：圖２－３中，假設(shè)空間存在Ｍ個(gè)逡逑超聲換能器均勻排列組成線性陣列，對每一個(gè)換能器接收到的超聲信號施加一定的延逡逑曰才，使得散射點(diǎn)處的各信號相位相同，然后將延時(shí)信號疊加求和。圖２－３中，ＤＡＳ波束逡逑形成的輸出表示為１４１１逡逑Ａ／－１逡逑Ｍ，）邋＝邐’”人（，－ｒ，？）邐（２－０逡逑ｍ＝０逡逑式中，表示波束形成器的輸出信號；從表示陣元總數(shù)；＇表示對應(yīng)陣元的加權(quán)值，逡逑它的S沃殿暈我庵擔(dān)比≈滴筆保床槐浼＃海矗┍硎靜ㄊ緯善韉氖淙胄藕�；}垮義涎資久扛穌笤雜Φ難郵�。辶x廈磐鹿沐澹徨危礤五五義匣夭ㄥ微佩危擼擼危觶ǎ╁義襄巍觥危澹阱義希ǎ

本文編號：2782288