窄带高分辨率超声探测方法研究

Ultrasonics detection with high range resolution is a very important scientific problem for the national defense and the civil life. To break the common sense of the conventional ultrasound detection system which is that a wideband short pulse is usually required to accomplish a high resolution detection, this project proposes a novel method for high range resolution detecting in far field with narrowband signal. For the high overlapping echoes caused by the detection using narrowband signal, based on the sparse approximation of signal, the information of the overlapping echoes can be obtained by solving an optimization problem of sparse recovery in the framework of compressed sensing. In order to get the optimal sparse transform domain for the reflected signal, we first build a simple and correct model of the reflected signal. Then the transmitted signal which is sampled at real time is processed to generate the basis functions of the transform domain including denoising, normalization, time shift,extraction of primary components etc. As a result, a dictionary is constructed which can provide a sparse representation of the reflected signal. Different from using a universal sparse transform domain, the proposed method is an adaptive approach for constructing the sparse transform domain, which makes the design of the transmitted signal possible without the constraint caused by the choice of sparse transform domain. Furthermore, the resolution of detection will not relate to the bandwidth of the transmitted signal, which can achieve high resolution of detection for far-field target with narrowband ultrasound.

高分辨率的超声检测技术是国防安全与国民生活中的一个重要的科学前沿问题。本项目旨在突破传统超声探测系统中需要发射宽带短波信号实现高分辨率探测的局限性，提出利用窄带探测波实现远场目标的高分辨率探测的新方法。针对窄带超声探测会引发回波高度混叠的问题，本项目基于信号稀疏表示的思想，利用压缩感知理论中稀疏信号恢复问题的求解框架，实现混叠回波的信息提取。为了获取反射信号最佳稀疏域，本课题在建立正确回波模型的基础上，对实时采集到的发射信号进行噪声抑制、能量归一化、时移、主成分提取等处理，构造可稀疏逼近反射信号的字典。与选择通用稀疏域不同的是，本项目中提出的是一种自适应的稀疏空间设计方法，使得发射信号不受所选稀疏域约束，进而保证探测分辨率与发射信号带宽无关，可实现窄带超声信号的远场高分辨率探测。

在传统的探测系统中，通常为了获得更高的目标分辨率，需要增加系统中发射信号的带宽，利用宽带甚至超宽带信号实现高分辨率目标探测以及成像目的。但是宽带或超宽带信号的发射、采集与处理都对实际的探测系统带来了极大的挑战。.本项目基于稀疏表示提出了全新的窄带高分辨率探测方法。我们研究的探测系统包括了超声系统和雷达系统，深入研究主动式探测中反射信号的数学模型和稀疏表示理论，完善现有反射信号稀疏表示理论模型和方法。同时研究如何有效利用压缩感知的思想，设计适当的观测矩阵使其同时具有降低优化问题维度和抑制信号噪声的能力，最终在压缩感知的求解框架下从混叠回波信号中提取目标信息，实现了窄带高分辨率探测。.首先，基于超声场中信号反射与散射的物理特点，研究了超声场中的反射信号模型，推导出了可以应用压缩感知信号恢复方法的接收信号模型，为高分辨率的探测奠定了基础，该方法已经申请了国家发明专利。其次，我们根据目标回波的分布特点来构造字典，以实现接收信号最佳的稀疏表示，在这样的设计中，信号的稀疏度等于目标的个数。在此基础上提出采用Meridian分布来刻画信号在字典中的表示系数，从数学的形式上可以更好地刻画信号的稀疏性。在信号的稀疏性描述方面，我们还做了更多的探索性研究，研究在了雷达系统中反射回波的稀疏性刻画方式，提出了在成像时采用结构化稀疏约束的方法，取得了较好的图像恢复质量。该理论方法在雷达信号高分辨率探测成像中得以应用，研究成果以论文形式发表在SCI检索的国际期刊上。同时，提出了利用频域投影系数构造稀疏空间的方法，该方法可以用于对盲信号（未知其稀疏空间）的低速获取，该方法已申请国家专利，并投稿到SCI期刊。最后，我们针对探测成像中大维度信号恢复的难题，研究了利用GPU编程实现快速计算的方法，实现了准实时的成像性能。相关结果已经申请国家专利，并发表在国际会议上。