未知非均匀介质模型下的目标反演算法研究

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1、论文题目未知非均匀介质模型下的目标反演算法研究学科专业信号与信息处理学号201111020303作者姓名王金国指导教师赵志钦教授万方数据万方数据分类号密级注1UDC学位论文未知非均匀介质模型下的目标反演算法研究(题名和副题名)王金国(作者姓名)指导教师赵志钦教授电子科技大学成都(姓名、职称、单位名称)申请学位级别博士学科专业信号与信息处理提交论文日期2014.09.19论文答辩日期2014.12.05学位授予单位和日期电子科技大学2014年12月25日答辩委员会主席评阅人注1:注明《国际十进分类法UDC》的类号。万方数据万方数据RESEARCHONINVERS

2、EALGORITHMSFORTARGETSBURIEDINHETEROGENEOUS MEDIUMWITHUNKNOWNPARAMETERSADoctorDissertationSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SignalandInformationProcessingAuthor:WangJinguoAdvisor:ProfessorZhaoZhiqinSchool:SchoolofElectronicEngineering万方数据万方数据独创性声明本人声明所

3、呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名:日期:年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩

4、印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)作者签名:导师签名:日期:年月日万方数据万方数据摘要摘要对非均匀介质中的目标反演成像问题属于逆散射问题。所谓逆散射问题就是通过利用目标物体的散射测量数据(声信号或电磁波信号)来估计其参数信息以及位置信息。对非均匀介质中的目标反演成像应用范围极广,如非均匀生物组织中的肿瘤癌变目标检测成像,地下隐蔽目标探测成像等等。在现实生活中,目标所处的背景介质通常具有复杂非均匀性并且其分布信息是未知的。在背景非均匀介质参数分布未知的情况下,如何实现对非均匀介质中的隐蔽目标准确反演成像,是本文要研究的主

5、要内容。本文重点针对结构非均匀介质和层状非均匀介质模型,提出了一些新的目标反演算法,克服了传统目标反演算法的不足。本文的主要研究内容如下:针对结构非均匀介质中的隐蔽目标反演问题,本文提出了一种迭代重建算法(IterativeReconstructionMethod,IRM),并将其应用于微波致热超声成像(MicrowaveInducedThermo-AcousticTomography,MITAT)中。IRM结合了时间反转镜(TimeReversalMirror,TRM)技术,快速行进算法(FastMarchingMethod,FMM)以及联合代数重建技术(S

6、imultaneousAlgebraicReconstructionTechnique,SART)来迭代更新结构非均匀介质的参数分布。该算法能够在结构非均匀介质模型参数分布未知的情况下,仅利用测量数据就能实现对结构非均匀介质中的隐蔽目标准确反演成像。本文首先通过利用简单近似模型验证了IRM的有效性。另外,本文还利用人体解剖学真实乳房模型以及MITAT实验进一步验证了IRM的可行性。通过仿真与实验结果,IRM能够有效地降低生物组织内部的结构非均匀性对肿瘤目标成像带来的影响,从而准确地反演肿瘤目标,提高成像质量。针对IRM更新结构非均匀介质参数分布过程计算量大、计

7、算时间长的问题,本文提出了一种基于最优渡越时间的IRM并将其应用于MITAT中。该算法根据实际非均匀介质与参考均匀介质模型下接收到的信号渡越时间的变化差异来挑选出包含大量介质结构非均匀性信息的渡越时间点。利用挑选出来的渡越时间点,并结合TRM技术、FMM以及SART来迭代更新结构非均匀介质的参数分布,再基于更新的介质参数分布实现对隐蔽目标反演成像。通过数值仿真以及MITAT实验结果,该算法比传统IRM能够更快速有效地对生物组织的结构非均匀参数分布进行建模并且目标成像质量与传统IRM重建的图像相差不大。针对层状非均匀介质中的隐蔽目标探测问题,本文提出了一种电磁逆

8、散射序列算法(Electromagne

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