為降低相控陣超聲檢測全聚焦算法的成像數(shù)據(jù)量及陣列稀疏優(yōu)化的計(jì)算時(shí)間,研究了一種用于稀疏陣列全聚焦成像的陣列優(yōu)化算法,并通過實(shí)驗(yàn)對其成像效果進(jìn)行了驗(yàn)證。針對目前超聲相控陣檢測的全矩陣采集數(shù)據(jù)量大、全聚焦算法成像時(shí)間長的難點(diǎn),該文通過構(gòu)建稀疏陣列,在保證成像質(zhì)量的同時(shí)顯著降低成像數(shù)據(jù)量,提高了全聚焦算法的成像效率。通過以主瓣寬度、旁瓣峰值以及主瓣峰值作為約束條件構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù),采用粒子群算法得到稀疏陣元位置分布并進(jìn)行陣元權(quán)重修正,并將其用于稀疏全聚焦成像。相比全陣元成像,使用粒子群算法所得的稀疏陣列的陣元個(gè)數(shù)降低了56.25%、65.62%,數(shù)據(jù)使用量降低了80.86%、88.18%。在陣列優(yōu)化方面,相比遺傳算法減少了84.86%的計(jì)算時(shí)間。 

【文章來源】：應(yīng)用聲學(xué). 2020,39(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 基于粒子群算法的稀疏陣列全聚焦成像算法
    1.1 基于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的線陣優(yōu)化
    1.2 基于線陣權(quán)重補(bǔ)償?shù)娜劢钩上袼惴?br>2 實(shí)驗(yàn)與全矩陣數(shù)據(jù)采集
3 結(jié)果與討論
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3190456