卷积神经网络的缺陷类型识别分析

该文提出一种基于卷积神经网络直接对阵列超声检测原始信号进行缺陷类型识别的方法,该方法无需对超声回波原始信号进行特征提取.文章研究对比了不同卷积神经网络及其优化的识别性能.首先采用超声相控阵系统对不同试块上的平底孔、球底孔、通孔三种缺陷进行超声检测,然后利用LeNet5、VGG16和ResNet三种卷积神经网络对一维和二...     

激光脉冲宽度对远距离尾流气泡后向检测的影响

为了分析激光脉冲宽度对远距离尾流气泡后向检测的影响,基于Fournier Forand体积散射函数,通过Monte Carlo方法建立了水中激光脉冲后向散射信号时域特征的分析模型.利用该模型研究了初始激光脉冲宽度不同时,水中远距离舰船尾流气泡的激光脉冲后向散射信号变化情况.结果表明:随着初始激光脉冲宽度的增加,后向散射信号中水体散射信号与尾流气泡回波信号的轮廓变得模糊|当脉冲宽度增大到一定程度时,无法从后向散射信号中辨别出回波信号|并且,随着尾流区气泡散射强度的减小以及气泡区与检测器之间距离的减短,这种变化趋势变得更加明显.基于仿真结果,提出一种基于逆卷积运算的尾流气泡回波信号提取方法.     

多帧迭代盲解卷积在激光反射断层成像的应用

激光反射断层成像是一种新型的远距离高分辨率成像手段。反射回波可以近似视作发射脉冲和目标反射系数投影分布的加噪卷积,因此发射脉冲的展宽将显著影响重建图像的分辨率。现有的滤波反投影方法不能有效解决这个问题,而脉冲压缩和解卷积可以从回波中还原目标反射率分布投影,进而提高重建图像质量。基于多角度测量的相似性,提出了一种多帧迭代盲解卷积逼近方法,对一维回波信号进行解卷积,并在实际激光雷达上进行了实验,重建结果表明,此算法能显著提高成像的分辨率和细节,并能对发射脉冲给出参考。     

变分贝叶斯解卷积法在激光反射层析成像中的应用

基于距离分辨的激光反射层析成像是一种兼顾远距离和高分辨率成像特点的新型激光成像系统。激光发射脉冲宽度大于采样周期时,接收回波被视作反射率分布与发射脉冲的卷积。在重构目标反射率分布轮廓时成像分辨率降低。运用变分贝叶斯方法对1维探测回波信号进行非盲解卷积处理,对探测回波进行脉冲压缩,有效解决了由卷积效应带来的图像降质。设计了激光反射层析实验,并对实测数据进行了处理。重构图像表明此方法有效提高了系统成像分辨率。     

超声探头的响应特性及暂态回波模型

建立检测系统的数学模型,可以更好地理解超声检测的物理本质。分析了超声波从产生、介质中传播、缺陷耦合以及接收的全过程,将缺陷回波表示为探头响应函数与缺陷响应的时域卷积。利用空间脉冲响应和基尔霍夫近似建立了超声波与平面型缺陷的耦合模型,用大平面试块底面回波和大平面响应进行反卷积求得了探头的响应函数,并详细分析了探头在不同偏置位置时不同大小缺陷响应的特点,发现缺陷回波由直达回波和边缘回波组成,直达回波和边缘回波极性相反,且直达回波的幅值远远大于边缘回波。      

基于气溶胶光学参数的拉曼激光雷达重叠因子校正方法

提出了一种稳定的拉曼激光雷达重叠因子计算和校正算法,适用于含有拉曼散射通道的激光雷达系统的重叠因子校正。此算法基于大气气溶胶光学参数的拉曼反演算法,通过分析消光系数和后向散射系数的反演特点,发现后向散射系数在过渡区中不受重叠因子的影响。用后向散射系数和激光雷达比的乘积对消光系数缺失信号进行初步校正,进而正演出初步校正后的拉曼散射回波信号,将实际拉曼散射回波信号与正演的拉曼散射回波信号相除即可得到重叠因子廓线。对回波信号和气溶胶光学参数进行了过渡区信号校正和盲区信号补充。分别用单组和连续的激光雷达实验观测数据进行了重叠因子的计算和校正,并与能见度仪观测的近地面数据进行了对比,呈现良好的一致性。结果表明,此算法对重叠因子计算较为稳定。     

时域反卷积算法用于提高超声反射CT成像分辨率

超声反射ＣＴ成像通常采用反射回波的包络作为投影，按一定算法进行重建，以实现对物体内某一截面的成像。由于超声换能器的发射脉冲具有一定宽度，这样，被检测物体内相距较近的缺陷回波信号将产生混叠，使得重建像中难以区分各相距较近的缺陷。针对这一问题，本文应用时域反卷积（ＴＤＤ）算法对缺陷回波信号进行预处理，再进行图像重建，理论和实验结果表明，成像分辨率得到提高，图像质量明显改善。     

利用人工神经网络实现缺陷类型识别

本文在对各向同性均匀固体中横穿孔，平底孔和裂和裂缝缺陷超声散射特性分析的基础上，分别用回波幅度谱和去郑积幅度谱作为特征量，利用人工神经网络对缺陷类型进行识别。     

气泡幕后向散射光信号特性的蒙特卡罗方法研究

利用蒙特卡罗方法对水介质中的气泡幕的后向光散射回波信号进行了系统仿真。通过对计算结果与实验结果的比较,证明了蒙特卡罗方法的有效性。根据仿真结果,结合理论分析的方法,对气泡幕位置、厚度和接收器视场角等参数对回波信号的影响进行了分析,结果表明:回波信号出现时间与气泡幕位置存在一一对应的关系;在气泡幕的衰减系数ρσt不变的情况下,存在一个有效气泡幕厚度,当大于该厚度时,气泡幕的后向光散射回波信号基本不变;在系统各项参数不变的情况下,适当增加接收器的视场角,可有效地提高回波信号的信噪比。     

全光纤拉曼测温激光雷达分光系统设计

设计了一个532.25nm波长的转动拉曼激光雷达用新型全光纤分光系统,对强背景噪音下微弱的转动拉曼信号进行高精度提取,以用于探测大气温度。该新型全光纤分光系统由3个光纤布拉格光栅(FBG)及光纤环行器构成,利用FBG的波长选择特性,可高精度剔除大气回波信号中的米氏散射、瑞利散射信号成份,分离出中心波长分别为530.6nm和528.8nm的转动拉曼散射信号,用于反演大气温度。通过对分光系统进行参数优化设计和数值计算,表明基于FBG的分光系统可以对回波信号中的米氏散射、瑞利散射信号进行高达7个数量级以上的抑制,满足转动拉曼测温激光雷达对米氏散射、瑞利散射信号的高精度剔除。     

水平连铸圆钢超声检测结果的信号处理

水平连铸圆钢为多晶种的不均匀粗晶材料，当采用超声波对其进行检测时，将产生较强的组织散射噪声，从而使得对缺陷回波的判断与评价无法进行本文采用分离频谱的方法对原始检测信号进行处理，再用截止地对缺陷回波进行恢复运算。实验结果本文所采用的方法能较为有效地消除原始检测信号中的组织噪声，从而提高超声检测的信噪比。     

近距云雾回波蒙特卡罗模拟与实验测量

在激光引信中,云雾后向散射会产生引发虚警的回波信号。基于蒙特卡罗法对云雾回波信号进行了模拟仿真,并在云雾室内开展了测量实验,利用测量结果对理论模型进行了验证。研究结果表明:当发射脉冲宽度小于10 ns时,云雾散射回波展宽效应显著,且展宽效应主要是由多次散射产生的;激光回波的实验测量结果与理论计算结果吻合得较好,都近似为高斯波形,且其回波宽度的差别小于6%,回波功率差别小于30%。     

解卷积的多重信号分类算法方位谱低背景处理方法

针对信噪比较低时,多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法方位谱背景级较高的问题,提出了一种解卷积的MUSIC方位估计算法(Deconvolvecd MUSIC,D-MUSIC)。该方法用一个类似冲激函数作为MUSIC算法输出方位谱的点散射函数(Point Scattering Function,PSF),然后基于解卷积图像复原理论,利用该点散射函数和RichardsonLucy(R-L)迭代算法对MUSIC算法的方位谱进行解卷积,获得D-MUSIC算法的方位谱,达到降低方位谱背景级的目的。仿真表明,该方法继承了MUSIC算法的高分辨性能,且可以明显降低方位谱的背景级,具有较好的方位估计性能。对南海海上试验的水平阵数据进行处理,分析比较了利用MUSIC算法和解卷积MUSIC算法获得的方位谱时间历程图,分析结果有效验证了D-MUSIC算法性能的优越性。      

基于回波信号仿真的瑞利-喇曼-米激光雷达研制

 在分析瑞利、喇曼和米散射仿真回波信号的基础上,研制了一台探测大气温度、气溶胶和卷云的瑞利-喇曼-米散射激光雷达,实现了一台激光雷达针对大气温度、气溶胶和卷云光学特性的多参数探测。为提高瑞利和喇曼微弱回波信号信噪比,采用了极高灵敏度的R4632光电倍增管和光子计数技术;为实现对大气气溶胶和卷云的探测,532 nm回波信号采取高低分层技术、高层通道回波衰减方法和探测器门控技术。瑞利-喇曼-米散射激光雷达的探测结果证明了利用仿真回波信号指导激光雷达设计的可行性。     

基于变分模态分解与多尺度排列熵的生物组织变性识别

根据高强度聚焦超声(HIFU)治疗中超声散射回波信号的特点,本文利用变分模态分解(VMD)与多尺度排列熵(MPE)对生物组织变性识别进行了研究.首先对生物组织中的超声散射回波信号进行变分模态分解,根据各阶模态的功率谱信息熵值分离出噪声分量和有用分量;对分离出的有用信号进行重构并提取其多尺度排列熵;然后通过Gustafson-Kessel (GK)模糊聚类确定聚类中心,采用欧氏贴近度与择近原则对生物组织进行变性识别.将所提方法应用于HIFU治疗中超声散射回波信号实验数据,用遗传算法对多尺度排列熵的参数优化后,对293例未变性组织和变性组织的超声散射回波信号数据进行了多尺度排列熵分析,发现变性组织的超声散射回波信号的多尺度排列熵值要高于未变性组织;多尺度排列熵可以较好地识别生物组织是否变性.相对于EMD-MPE-GK模糊聚类以及VMD-小波熵(WE)-GK模糊聚类变性识别方法,本文所提方法中变性与未变性组织特征交叠区域数据点更少,聚类效果和分类性能更好;本实验环境下生物组织变性识别结果表明,该方法的识别率更高,高达93.81%.     

米氏散射激光雷达近场距离校正函数曲线拟合法修正

报道了一种修正米氏散射激光雷达近场回波信号的新方法,首先对近场区实测回波信号距离校正函数进行二次曲线拟合,获得拟合曲线与实测曲线的差分信号;然后对远场距离校正函数作直线拟合,在大气近似均匀假定下,获得近场回波信号距离校正函数直线斜率;最后将近场差分信号叠加在该直线上,获得修正后的近场回波信号距离校正函数曲线。用此方法对米氏散射激光雷达近场回波信号的实际计算证明,该方法可获得与实际更为接近的反演结果。     

脉冲激光探测水下目标回波特性分析研究

海洋表层是水下生物以及水下目标的主要活动区域,对海洋表层中的目标进行高精度的探测是一个十分重要的课题。本文建立了半解析蒙特卡洛激光辐射传输仿真模型,能够对机载海洋雷达回波信号过程进行全链路仿真,并且讨论了不同形状(包括：平面形、圆锥形、球形和类球形)目标的最大回波辐射强度随着水下深度分布。基于此,本文分析了脉冲激光雷达回波过程中不同目标在相同场景下考虑的截止散射阶次对回波信号的能量占比贡献。最后,分别从脉冲激光回波半峰全宽(FHWM)以及海水后向散射信噪比(SNR)两个方面分析了不同形状的水下目标识别过程中海水的后向散射对脉冲激光回波的回波半宽增宽效应以及不同深度下的海水后向散射信噪比。     

强散射材料超声探伤的模糊检测

本文将模糊检测技术用于增强强散射材料的超声探伤信号，这里非缺陷散射体引起的结构噪声对缺陷回波干扰较大。我们在模糊检测中选择了互相关、相位差及分数维作为信号的特征量。实验结果表明，这种新方法较之常用的相关检测具有更好的性能。     

脉冲宽度对云雾回波的影响研究

云雾后向散射会产生引发激光引信虚警的回波信号.基于蒙特卡罗法,对云雾散射回波进行了模拟仿真,并定量给出了云雾散射回波的波形、波峰位置、脉宽和峰值功率随发射脉冲宽度的变化规律.研究结果表明,回波峰值功率随着发射脉宽的增大而增大,且当发射脉宽增大到50ns后趋于饱和,峰值功率将不随脉冲宽度的变化而变化;脉冲展宽的程度随发射脉宽的增大而减弱;发射脉宽对云雾散射回波波峰位置的影响较小.给出的回波信号模拟仿真结果可以为窄脉冲激光引信的目标识别以及探测阈值和脉冲宽度等参量的优化设计提供依据.     

海洋赤潮温度盐度双参数检测技术研究

针对海洋赤潮的实时监测和预报,提出了一种通过检测海水中布里渊散射回波信号,获取海洋赤潮水体温度和盐度分布信息的双参数检测技术。通过分析布里渊散射理论,建立基于机载蓝绿激光雷达的布里渊散射信号频移量和布里渊散射信号能量与海水温度和盐度的关系模型。通过仿真计算,可由海水中的蓝绿激光布里渊散射回波信号的频移量和能量,分别得出海表及海水50 m深度以内温度和盐度的分布情况,从而可以实现海水温度和盐度的双参数实时获取,为实时判断海洋赤潮的消长过程提供理论依据。