光谱体层析技术诊断三维等离子体场

提出一种光谱体层析图像重建新算法.通过计算机数值模拟, 考察了该算法对非对称单峰发射系数场分布的重建效果,并与传统的三维重建算法进行比对.结果表明,该算法具有收敛快,重建准确度高的特点,仅用两个方向的投影数据就能高准确度地重建单峰三维发射系数场分布.作为一个应用实例, 结合谱线相对强度测量方法重建了自由电弧等离子体的三维温度场分布.     

多目标优化发射层析算法在等离子体场光谱诊断中的应用

提出一种基于多目标优化原理的发射光谱层析(EST)图像重建新算法MCIRT.通过计算机数值 模拟，考察了该算法对非对称发射系数场分布的重建效果.结果表明，与传统层析算法相比 ，MCIRT算法具有收敛快，重建精度高的优势，适合于非完全数据情况下的等离子体发射系 数场重建，并且实时性更好.作为一个应用实例, 运用谱线相对强度法重建了自由电弧等离 子体的三维温度及粒子数密度分布. 关键词： 等离子体诊断 图像重建     

等离子体发射和吸收系数的轴对称重建

在激光聚变靶丸等离子体诊断中,为了同时重建出等离子体发射系数和吸收系数的空间分布,建立了分层结构成像模型,利用LM（Levenberg-Marquardt）非线性最小二乘优化算法,提出了基于该模型的重建算法。数值模拟结果表明,该算法成功地重建出发射系数和吸收系数,而且重建精度高,明显优于不考虑吸收衰减影响的Abel逆变换重建结果。对于连续分布,当噪声标准差为0.01时,发射系数与吸收系数重建误差分别为0.17,0.22。     

一种少投影光学层析新算法及其应用

研究少投影数情况下等离子体温度场重建问题。结合光学层析重建算法及等离子体光谱诊断中的谱线绝对强度法进行自由电弧等离子体温度场重建实验。理论上，详细讨论了一种基于最大熵准则及最优化原理的光学层析图像重建新算法。通过计算机数值模拟，考察了该算法对非对称温度场分布的重建效果。详细分析了投影噪声、投影方向数、场分布性质对重建精度的影响，并与代数迭代重建算法结果进行对比．结果表明，该算法以两个正交方向投影数据重建单峰余弦模拟场平均误差仅为0.3％，而代数迭代重建算法为3．81％；该算法以四个均匀角度间隔投影数据重建三峰随机高斯模拟场平均误差为1．77％，而代数迭代重建算法为2．02％。实验中，运用该算法结合谱线绝对强度法重建了自由电弧等离子体的温度分布。     

三维超声驻波场的数字全息测量与重建研究

利用数字全息干涉术研究了超声驻波场的三维分布特征,由所记录的不同角度的超声驻波场的数字全息图,经数值再现,得到了超声驻波场的强度和相位差分布图,进而由迭代重建算法重建出超声驻波场的三维分布曲线。结果表明,数字全息干涉术与迭代重建算法相结合是测量与重建三维超声驻波场的一种方便有效方法。     

蜡烛火焰三维温度场重建实验研究

本文在实验室中以蜡烛火焰为研究对象,研究采用辐射图像处理技术重建蜡烛三维温度场。并采用细丝热电偶实测火焰局部温度,对蜡烛火焰三维温度场可视化的结果进行了比较。结果表明,火焰高温区的重建温度是合理的,此方法能够很好地重建单峰、双峰三维温度分布。进一步证实了基于火焰图像处理技术实现三维温度场可视化的可行性。     

基于深度学习的粒子场数字全息成像研究进展

粒子场的数字全息成像中,由一幅粒子场全息图重建出高精度的三维粒子场分布,是数字全息技术领域的经典问题之一。相比于传统反向重建算法,深度学习算法可以从单个全息图直接重建出三维粒子场来简化算法复杂度,提高计算效率和准确率。介绍国内外研究团队将深度学习算法结合数字全息技术实现粒子场数字全息成像的研究进展,从不同粒子表征方法入手,叙述了支持向量机、全连接神经网络、全卷积网络、U-Net网络、深度神经网络在粒子场数字全息成像中粒子表征及粒子场反向重建过程中的应用原理、实现途径和准确率。最后指出了深度学习算法在这一研究领域的优势及目前基于深度学习算法的不足,并对如何进一步提高该方法的准确率进行了展望。     

一种单相机流场速度场三维测量方法

提出了一种用单CCD摄像机进行大型流场三维速度场的测量方法 ,该方法通过利用片光的厚度特征和粒子跟踪算法实现三维速度场的重建 ,通过对模拟脱硫塔中的流场测量证明 ,该方法可以测量定常或低速流场。     

一种正交二视角光学层析重建算法

提出了一种基于最大熵原理的正交二视角重建算法,该算法能够较好地重建多峰非对称待测场,且只需两个正交方向的投影数据。算法中融合了含有轴对称因子的先验知识,该先验知识可由两个正交方向的投影数据迭代算出,并分析了正交投影方向这个因素对重建结果的影响。通过计算机数值模拟,结果表明,融合先验知识的正交二视角重建算法与没有融合先验知识的正交二视角重建算法相比重建精度全面超出。其中,在两峰随机余弦高斯模拟待测场的情况下均方根误差减少了73％。在三峰随机高斯模拟待测场的情况下均方根误差减少了47％。该算法充分显示了在重建多峰非对称待测场时的优越性。同时,由于只需要两个正交方向的投影数据,可使实验系统得到简化。     

声学CT复杂温度场重建研究

为提高声学CT复杂温度场重建能力,提出一种利用Markov径向基函数逼近和Tikhonov正则化的温度场重建算法,简称MTR算法。该算法首先用Markov径向基函数的线性组合,逼近介质中的复杂声速场分布,然后利用介质中多路径声波传播时间和Tikhonov正则化法,求解声速场分布,进而利用声速与温度的关系获得温度分布。对单热点、三热点和五热点温度场模型进行了仿真重建,结果表明MTR算法热点定位精度高,重建误差小。开发了声学CT温度场重建实验系统,用电加热器在内装1200 kg大豆的实验粮仓中形成热点,MTR重建结果能正确反映热点位置,热点温度重建误差1.3%。可见,MTR算法复杂温度场重建能力强,可望用于实际储粮温度分布监测。      

光学层析重建算法改进的研究

光学层析技术在温度、密度等流场的非接触测试中有着广泛的应用前景，然而光学层析的重建是非完全数据的投影重建，通常采用的代数迭代法不能很好地解决重建精度这一难题。为此提出了一种新的光学层析技术的代数迭代重建算法，在算法中引入了包含先验知识的属性矩阵，并摒弃了通常所采用的对超松弛系数人为的确定取法，采用了变超松弛系数。实验计算结果表明，引入属性矩阵和变超松弛系数的代数迭代法能够较好的重建非完全数据投影的待测场，极大地提高重建精度，较好地与实测结果吻合。     

The problem of superresolution in reconstructing the dielectric-constant profile in a planar optical waveguide using the far field of the emission mode

An algorithm for analytical continuation of the Fourier transform for the mode field in a planar optical waveguide is suggested; this algorithm makes it possible to reconstruct the dielectric-constant profile in the waveguide using the far field of the mode emission with subwavelength resolution. The reconstruction errors were studied. Examples illustrating the efficiency of this approach are given.     

基于阻尼LSQR-LMBC的火焰三维温度场重建

光场相机可以解决辐射测温多相机系统光路复杂、同步触发难等问题,在辐射成像三维温度重建时有其独特优势. LSQR是求解基于大型稀疏矩阵最小二乘问题的经典算法,该算法用于重建三维温度场时对温度初值依赖较大,在信噪比较低的情况下重建精度不理想.本文提出阻尼LSQR-LMBC重建算法,通过在LSQR方法中添加阻尼正则化项,提高火焰三维温度场重建的抗噪性能,并结合LMBC算法,实现吸收系数和三维温度场同时求解.在数值模拟部分,随着信噪比逐渐降低,阻尼LSQR的重建效果比LSQR更加稳定,在信噪比达到13.86 d B时,重建精度大约提高30%.阻尼LSQR-LMBC的平均重建误差为6.63%.用丁烷火焰进行了实验,重建的丁烷火焰三维温度场分布符合辐射火焰燃烧的特征,和热电偶的测温数据结果进行对比,相对误差在6.8%左右.     

Reconstruction of emission coefficients for a non-axisymmetric coupling arc by algebraic reconstruction technique

A preliminary investigation of tomographic reconstruction of an asymmetric arc plasma has been carried out. The objective of this work aims at reconstructing emission coefficients of a non-axisymmetric coupling arc from measured intensities by means of an algebraic reconstruction technique (ART). In order to define the optimal experimental scheme for good quality with limited views, the dependence of the reconstruction quality on three configurations (four, eight, ten projection angles) are presented and discussed via a displaced Gaussian model. Then, the emission coefficients of a free burning arc are reconstructed by the ART with the ten-view configuration and an Abel inversion, respectively, and good agreement is obtained. Finally, the emission coefficient profiles of the coupling arc are successfully achieved with the ten-view configuration. The results show that the distribution of emission coefficient for the coupling arc is different from centrosymmetric shape. The ART is perfectly suitable for reconstructing emission coefficients of the coupling arc with the ten-view configuration, proving the feasibility and utility of the ART to characterize an asymmetric arc.     

密布式多输入多输出声呐阵列目标波达方向估计

针对低信噪比条件下多输入多输出声呐受对称噪声分量影响导致测向性能降低的情况,提出了一种基于协方差矩阵重构方法的波达方向估计算法。首先,将噪声场分为对称噪声和非对称噪声两部分,利用协方差矩阵虚部与对称信号无关的性质,去掉协方差矩阵的实部来降低对称噪声对目标波达方向估计精度的影响,采用降维转换方法和矩阵虚部置换原理重构协方差矩阵的实部,避免了双频谱的干扰。然后利用Toeplitz方法对重构的协方差矩阵进行解相干修正,通过奇异值分解获得噪声子空间,最后对目标的波达方向进行估计,可实现微弱信号的准确测向。理论分析和实验结果表明,该方法明显抑制了对称噪声,提高了目标的波达方向估计性能,具有运算速度快、自由度高和目标分辨力强的特点。      

Weak signal direction of arrival estimation for colocated multiple-input multiple-output sonar array

In order to suppress the influence of symmetrical noise component on multiple-input multiple-output(MIMO)sonar's direction of arrival(DOA)estimation under the condition of low signal-to-noise ratio,we propose a DOA estimation algorithm based on covariance matrix reconstruction method.Firstly,the noise field can be decomposed into symmetrical noise field and asymmetrical noise field.We utilize symmetry property of colored noise matrix and the feature that the imaginary part of covariance matrix has no relation with the symmetry noise to remove the real part of covariance matrix.This operation helps to suppress the influence of colored noise on DOA estimation accuracy.Based on the principle of the imaginary matrix part displacement and the dimension reduction transformation method,the real part of covariance matrix is reconstructed,which helps to suppress the bilateral spectrum interference.Thereafter,Toeplitz method is applied for the covariance matrix decorrelation amendment,and a noise subspace is formed by singular value decomposition(SVD).Finally,we can estimate the DOA of target signals.Both theoretical analysis results and numerical simulation results verify the symmetrical noise suppression performance of this algorithm,and the estimation performance of target azimuth is improved obviously.This method has the characteristics of lower operational complexity,higher degrees of freedom and stronger target resolution.     

Research on improved reconstruction algorithms of optical tomography based on incomplete data

For reconstructing based on incomplete projection data, an improved max-entropy reconstruction algorithm is presented in this paper. Both least-square and max-entropy are used in this algorithm, and the penalize-function method is used in iterative processing. The numerical simulation of three different tested fields has been done. Compared with conventional three-dimensional reconstruction algorithms, this novel algorithm has a higher reconstruction precision as well as a better astringency, particularly in the case of easy tested field. For the reconstruction of asymmetric complicated tested field, it also has a good result if suitable projective direction and iterative times can be choosen. Finally, the application of this novel algorithm to diagnose the temperature field of arc plasma is presented.