专利名称：一种超声信号最小熵解卷积的无损检测方法
技术领域：
本发明涉及一种超声信号最小熵解卷积的无损检测方法，属于超声信号处理领域。
背景技术：
近年来，超声无损检测广泛应用于航空航天、油气管道等诸多领域。超声无损检测是利用超声波在不同介质中传播特性以及利用端面回波及缺陷回波等信息获得材料完整性评价的一种方法。由于超声传感器通常具有一定带宽，并且由于在波导中的频散等原因， 导致超声回波信号时域分辨率不高等问题，影响了检测精度。因此有必要寻找一种方法来提高检测精度即时域分辨率。其中之一是从卷积模型入手，即利用解卷积方法通过保证信号稀疏性等措施以达到恢复原始脉冲序列，提高时域分辨率。目前，研究人员提出了许多方法来提高超声检测精度，在这些算法中，使用较广泛的就是最小熵解卷积方法。梁巍等人提出基于非线性变换的最小熵解卷积算法和基于欠定系统局灶法的优化机制(梁巍等人“Review of Scientific Instruments” 2008. 6),仿真结果表明该算法能获得较好结果，克服最小熵解卷积中测量信号稀疏性问题，从而实现提高测量精度的目的，但该算法利用的非线性变换，收敛速度较慢。本发明的目的是在尽量少的迭代次数后达到快速收敛，在保证稀疏性的同时，使得所用的逆滤波器长度尽可能小。最小熵解卷积中逆滤波器长度越长理论上效果越好，为提高检测精度可能会需要长度较长的逆滤波器，然而过长的逆滤波器又会影响收敛速度。因此，要在这两个方面进行折中。同时在稀疏性变换方面利用LO范数的天然逼近保证系数度，并应用在超声信号解卷积中。截到目前为止，还未见见有专利文献和非专利文献报道。
发明内容
本发明的目的是针对现有的技术的不足而提供一种超声信号最小熵解卷积的无损检测方法，其特点是利用变换域中稀疏性提高原始信号的稀疏性并结合最小熵解卷积获得更好的解卷积效果。为了有效地解决稀疏性，以及收敛速度慢的问题，提高精度，将LO 范数引入到最小熵解卷积中，用一种新的LO范数平滑的方法对不连续等问题进行改进，并对该算法进行了仿真及实验研究，仿真结果表明，稀疏性对迭代优化过程影响较大，通过LO 范数规范的方法能有效处理较低信噪比的信号，并且平衡迭代时间与分辨率之间的制约。 在超声检测实验数据后处理中应用该方法也能进一步提高检测分辨率。本发明的目的由以下技术措施实现本发明所述最小熵解卷积方法流程图如下初始化过程中，声明各个变量，变量分配存储空间，给定部分参数的初始值，初始化完成后进入步骤2，步骤2是循环的开始，进入循环前首先判断是否满足循环终止条件， 如果满足则进入步骤8输出结果并执行步骤9，流程结束。如不满足终止条件则进入步骤 3，步骤3将步骤6所得的上一次迭代的结果进行更新，更新后进入步骤4，用更新后的结果进行新一轮解卷积运算，获得结果后进入步骤5，进行L0范数变换，变换后的结果用于重新 计算逆滤波器系数，通过对输出结果峭度的计算，进入步骤7，利用峭度进行迭代终止条件 的判断，从而跳转到步骤3。首先构造一种L0范数的平滑变换，平滑度由参数来控制，同时利用平滑变换克服 用L0范数度量稀疏性时的不连续问题。通过参数控制变换稀疏性，应用到最小熵解卷积过 程中，通过峭度来作为迭代终止条件，迭代结束获得的逆滤波器将应用于观测信号，从而获 得稀疏的原始脉冲序列。超声信号最小熵解卷积的无损检测方法包括如下步骤步骤1).利用观测信号计算其自相关矩阵A以及自相关矩阵的逆矩阵A—1 ；步骤2).初始化逆滤波器系数f°，f1 ；步骤3).初始化解卷积结果向量z = f° * y ;步骤4).计算解卷积结果向量的峭度k(n) = kurtosis(z),并将峭度值存储在数 组中；步骤5).根据构造的稀疏变换，将解卷积结果进行U范数规范zn — zn (1-exp (~zn2/2 o 2))，应用该变换；步骤6).利用z以及y计算列向量b ；步骤7).利用上述结果计算新的逆滤波器系数f1 = A_ib，增加迭代步长；步骤8).计算迭代终止条件 5 = kurtosis (f1 * y)-k(n_l),当 8 intolerance 时迭代终止，如6彡tolerance则更新逆滤波器系数，令f° = f"并且返回步骤3 (其中 tolerance是给定的误差)。平滑L0范数算法如下设原始数据为s，将原始数据通过线性变换形成变换域中的数据L。(s)，其中o为 平滑度调节参数，同时利用这一参数控制变换系数度，变换函数如下
权利要求
1.一种超声信号最小熵解卷积的无损检测方法，其特征在于该方法包括如下步骤 步骤I).假设在实际观测中，信号形成的过程是线性的或空间不变的，观测噪声主要是加性噪声，并且独立于观测目标，则观测信号的模型为yn = Xn*hn+en,其中匕代表传输过程以及换能器引起的脉冲响应，Xn是反射序列，且有先验条件即其稀疏性，*代表卷积运算，％代表加性噪声。步骤2).对于最小熵解卷积可以通过公式来表达为 fyz2]
2.如权利要求I所述超声信号最小熵解卷积的无损检测方法，其特征在于平滑Ltl范数算法如下设原始数据为S，将原始数据通过线性变换形成变换域中的数据LJs)，其中σ为平滑度调节参数，同时利用这一参数控制变换系数度，变换函数如下
全文摘要
本发明公开了一种新的超声信号最小熵解卷积方法，其特点是将L0范数约束思想引入超声信号最小熵解卷积方法中，在没有关于测量信号任何先验信息的情况下，仅根据所获取的观测信号，利用其稀疏性；L0范数约束及最小熵约束恢复出观测回波信号的原始脉冲序列；在解卷积过程中能够根据信号的稀疏性，通过选择平滑参数，在保持信号尖脉冲信息的同时提高算法对噪声的鲁棒性。
文档编号G01N29/50GK102590360SQ20121001238
公开日2012年7月18日 申请日期2012年1月16日 优先权日2012年1月16日
发明者李翔, 李迅波 申请人:电子科技大学