基于稀疏矩阵的全聚焦阵列优化算法

摘要：

为了满足全聚焦阵列超声扫查实时成像、图像缺损清晰可辨等要求,建立了一种全聚焦成像(TFM)相控阵列的稀疏优化模型,利用最小冗余度阵列(MRLA)进行稀疏设计,利用遗传算法(GA)对扫查图像信噪比进行优化;将最终优化后的稀疏阵列与满阵、最小冗余阵、遗传算法优化阵列的声场波束图进行对比,并以此阵列为基础建立全聚焦扫查环境,对连续的20个点缺陷进行扫查测试.实验证明:37选16的阵列利用此模型稀疏优化后,最高旁瓣可获得4.9028 dB的优化,稀疏率为0.27的阵列较满阵成像效率提高了58.3％,且API值为0.5397,得到的扫查图像既可获得最小冗余下的最大信息量,又具有良好的旁瓣特性,同时阵列稀疏化,极大地提高了全聚焦扫查效率.

关键词：全聚焦成像、相控阵、最小冗余度阵列、遗传算法、阵列稀疏

所属期刊栏目：41

分类号：TP212.1(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;天津市教委科研计划项目;天津市企业科技特派员项目

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：63-69