阅读说明：本技术 一种阵列超声信号稀疏采样方法 (A kind of array ultrasonic signal sparse sampling method ) 是由 宋寿鹏 陈昊 郁嘉辉 成芮萱 刘煌 乔梦丽 于 2019-07-24 设计创作，主要内容包括：本发明提供了一种阵列超声信号稀疏采样方法,该方法包括：S1、提取原始阵列超声信号<Image he="77" wi="214" file="DDA0002141945910000011.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="no"></Image>的脉冲流,形成阵列脉冲流信号<Image he="78" wi="232" file="DDA0002141945910000012.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="no"></Image>P为阵元个数；S2、对<Image he="73" wi="205" file="DDA0002141945910000013.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="no"></Image>进行延迟合成,得到阵列脉冲流合成信号<Image he="87" wi="208" file="DDA0002141945910000014.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="no"></Image>S3、把<Image he="87" wi="195" file="DDA0002141945910000015.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="no"></Image>送入采样核进行平滑处理,得到采样核输出信号y(t)；S4、以信号新息率对y(t)进行等间隔采样,获得离散稀疏数据<Image he="73" wi="228" file="DDA0002141945910000016.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="no"></Image>N为采样点数,采样间隔<Image he="95" wi="163" file="DDA0002141945910000017.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="no"></Image>S5、从<Image he="80" wi="205" file="DDA0002141945910000018.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="no"></Image>中进行参数估计,得到<Image he="85" wi="190" file="DDA0002141945910000019.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="no"></Image>的幅值和时延参数<Image he="80" wi="219" file="DDA00021419459100000110.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="no"></Image>S6、根据延迟合成规则,从<Image he="76" wi="205" file="DDA00021419459100000111.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="no"></Image>中逆推得到阵列脉冲流信号<Image he="79" wi="207" file="DDA00021419459100000112.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="no"></Image>的幅值和时延参数,并重构信号<Image he="72" wi="234" file="DDA00021419459100000113.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="no"></Image>本发明针对阵列超声信号稀疏采样,可使阵列回波信号共用一路稀疏采样系统,减少了采集数据量,可解决常规多路信号各自稀疏采样造成的系统复杂性问题。(The present invention provides a kind of array ultrasonic signal sparse sampling methods, this method comprises: S1, extraction original array ultrasonic signal Stream of pulses, formed array stream of pulses signal P is element number of array；It is S2, right Delay synthesis is carried out, array stream of pulses composite signal is obtained S3, It is sent into sampling core to be smoothed, obtains sampling nuclear export signal y (t)；S4, equal interval sampling is carried out to y (t) with the new fixed rate of interest of signal, obtains discrete sparse data N is sampling number, sampling interval S5, from Middle carry out parameter Estimation, obtains Amplitude and delay parameter S6, according to delay composition rule, from Middle backstepping obtains array stream of pulses signal Amplitude and delay parameter, and reconstruction signal The present invention is directed to array ultrasonic signal sparse sampling, and array echo signal can be made to share sparse sampling system all the way, reduce acquisition data volume, can solve conventional multiple signal respectively system complexity problems caused by sparse sampling.)

一种阵列超声信号稀疏采样方法

技术领域

本发明属于超声信号稀疏采样技术领域，尤其涉及一种阵列超声信号稀疏采样方法。

背景技术

超声阵列检测是一种重要的无损检测手段，与其他无损检测方法相比，具有检测深度大，范围广，指向性好，缺陷定位准确等优点。其中超声阵列检测具有检测效率高，检测分辨力和灵敏度高，能够获取更丰富的检测信息等特点，在无损检测领域得到了广泛应用。但超声阵列检测带来了比常规单传感器成倍增加的数据量，对硬件采样系统提出了更高的要求。

稀疏采样的提出，对解决采集数据量问题带来了新的解决思路。Vertteli在2002年提出了有限新息率(Finite Rate of Innovation,FRI)采样理论，同时也给出了单通道FRI采样的基本框架，通过设计的sinc采样核对信号进行平滑处理，经低速等间隔采样后得到离散采样数据，通过离散傅里叶变换(DFT)可从采样数据中获取原信号的傅里叶系数，最终利用谱估计算法估计出包含在傅里叶系数中的特征参数。

FRI理论提出后的十多年里，在信号处理及通信等相关领域内得到了持续发展，国内外学者基于FRI理论提出了一系列单路信号FRI采样技术，丰富了FRI理论的应用研究。在超声检测领域，学者们对超声信号FRI采样的硬件实现方法进行了研究，以模拟低通滤波器逼近的方式设计了采样核电路，制作了单路超声信号FRI采样前端电路模块，并在实际检测中验证其性能，首次从硬件角度实现了单路超声信号的FRI采样(江洲.基于FRI的超声信号稀疏采样硬件实现方法研究[D].2017.)。

现有的FRI技术从采样结构的角度可以分为单通道FRI采样技术和多通道FRI采样技术。单通道稀疏采样技术中所有稀疏数据均由单路信号采集通道获取，通过参数估计方法可从单路稀疏数据中恢复出能完整表征原信号的特征参数，从而实现信号重构；现有的多通道FRI采样(Multichannel sampling at rate of innovation)技术虽然在结构上拥有多个采集通道，但实际上并不是针对多路信号的一种结构，而是针对单路信号采用的多通道数据采集方法，对同一路信号进行同步多通道采样，采样后，用所有通道的采集数据估计出单路信号的参数，不同于本发明中研究的阵列信号，阵列信号属于多路信号。

发明内容

本发明针对多通道超声信号稀疏采样尚无有效解决方法的问题，提出一种FRI的阵列超声信号稀疏采样方法。该方法基于正序脉冲合成规则，将多路模拟信号延时合成为一路脉冲流信号，共享一路稀疏信号采样系统，并根据合成规则从稀疏采样后的单路信号数据中分离重构出实际阵列脉冲信号。该方法具有采样数据少，采样速率低，系统利用率高且易于实现等特点。实现本发明的技术方案如下：

S1、提取原始阵列超声信号的脉冲流,形成阵列脉冲流信号使阵列超声信号具有有限信息自由度，符合有限新息率采样的前提条件，并保留原阵列超声信号的特征信息参数，其中P为阵列中阵元个数；

S2、对阵列脉冲流信号进行延迟合成处理，得到一路阵列脉冲流合成信号

S3、把阵列脉冲流合成信号送入采样核进行平滑处理，得到采样核输出信号y(t)；

S4、以信号新息率对y(t)进行等间隔采样，获得离散稀疏数据N为采样点数，采样间隔

S5、从离散稀疏数据中进行参数估计，得到阵列脉冲流合成信号的幅值和时延参数

S6、根据延迟合成规则，从中逆推得到原阵列脉冲流信号的幅值和时延参数，并重构信号

本发明中，所述步骤S1具体为：

从原始阵列超声回波信号中提取只包含回波脉冲时延、幅值及脉宽信息的脉冲流信号，使其具备FRI信号的时域稀疏特性。

取两路载波信号分别为2 sin(2πf₀t+φ)和2 cos(2πf₀t+φ)，两路载波信号的频率与阵列超声信号的中心频率f₀一致，初相都为φ。这两路信号具有90°相位差，使其分别与多通道的超声阵列回波信号相乘，得到p组调制信号I_i′(t)和Q_i′(t)。对每个通道的两路信号分别平方相加，再对相加后信号进行平方根运算，从而得到具有稀疏特性对的阵列脉冲流信号，

所述步骤S2具体为:

在阵列信号每一通道上增加延时量，以保证合成信号中每一通道信号的独立性，避免造成信号混叠。信号合成时以阵元从1到P顺序逐一合成，称为正序合成，为使合成后的脉冲流信号便于进行FRI采样，对脉冲流进行周期延拓，得到满足FRI稀疏采样的延时合成信号

其中，为延迟后阵列脉冲的时延，为延迟参数。分别为合成后信号中各个脉冲的幅值和时延参数，且满足条件t′₁<t′₂<…<t′_i<…<t′_P。

进一步，所述延迟参数由具体检测工况确定。可由声波在楔块及被测工件中的传播路径几何关系求得阵列中各阵元回波信号时延t_i，在一次激励与接收循环中，各阵元接收到回波脉冲的最大时间差为|Δt_max|＝max|t_i-t_j|,i,j＝1,2,…P,i≠j；设回波脉冲的脉宽为t_p，为了避免|Δt_max|<t_p的情况，所以信号延迟最小单位量必须在|Δt_max|的基础上延长一个脉冲宽度，即：

各阵元接收回波以最小延迟单位量的整数倍分别延时，可以确保信号合成后，前一个脉冲的结束点和后一个脉冲的起始点之间至少有一个|Δt_max|的间距，不产生混叠。

所述步骤S3具体为:

以高衰减特性去逼近采样核的理想频谱，实现采样核的频率筛选功能，从而筛选出信号重构所需的傅里叶系数。选用衰减特性较好的函数去逼近采样核传递函数。将阵列脉冲流合成信号送入采样核s(t)进行平滑处理，得到采样核输出信号

所述步骤S5具体为:

用谱估计方法从离散系数数据中进行参数估计，得到阵列脉冲流合成信号的幅值和时延参数其中N为采样点数，由信号新息率确定。本发明的阵列信号合成方法使得单通道信号信息率增大，较常规单通道稀疏采样点数增加，从而估计出更多的信号特征参数。

所述步骤S6具体为:

根据阵列脉冲流信号的正序合成规则，合成信号各脉冲回波时延原阵列信号各通道回波时延与正序合成延迟参数存在关系 根据关系式逆推求得每一通道的时延参数。由于幅值参数在合成过程中没有被改变，所以根据估计出的幅值参数直接确定原阵列脉冲信号的幅值参数。

本发明的有益效果是：本发明中的阵列超声信号稀疏采样方法，实现了多路传感器模拟信号合成，并共享稀疏采样通道，避免了各阵元独立使用稀疏采样通道所造成的资源浪费，减小了多通道稀疏采样系统实现的复杂度。并且在每一路超声回波信号信息自由度有限的情况下，该方法使用于多种入射检测方式。

附图说明

图1为本发明方法流程框图

图2为本发明实施例中阵列超声信号脉冲流提取原理框图

图3为本发明实施例中阵列脉冲流正序合成示意图

图4为本发明实施例中阵列脉冲斜入射缺陷回波示意图

图5为本发明实施例中仿真信号实验结果；

(a)8通道仿真信号，信噪比＝10；(b)合成信号；(c)稀疏抽样数据；(d)重构信号。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步描述。需要说明的是，本发明还可以通过其他等效实施方式加以应用，以下实施例中所提供的实施方式与附图说明仅以示例方式说明本发明的基本技术构想，实施例中的相关参数在具体实施环境中可进行改变。

假设由P个阵元组成斜入射纯横波线阵传感器阵列，在不计超声始波的情况下，可建立超声阵列斜入射接收回波模型，即：u_i(t)＝a_ig(t-t_i)cos(2πf₀(t-t_i)+φ_i),i＝1,2,…,P。其中，f₀为压电晶片的中心频率，φ_i表示初相位，t_i为回波时延，a_i为回波幅值，h(t)是高斯脉冲模型，其表达式为：由于此超声阵列合成信号模型不满足FRI信号特性，无法对其进行FRI稀疏采样，因此需要提取超声阵列信号的脉冲流。

图2为阵列超声信号脉冲流提取原理框图。取两路载波信号分别为2 sin(2πf₀t+φ)和2 cos(2πf₀t+φ)，两路载波信号的频率与阵列超声信号的中心频率f₀一致，初相都为φ。这两路信号具有90°相位差，使其分别与多通道的超声阵列回波信号相乘，得到p组调制信号I_i′(t)和Q_i′(t)。

I_i′(t)＝u_i(t)·2 sin(2πf₀t+φ)

＝a_ig(t-t_i)cos(2πf₀(t-t_i)+φ_i)·2 sin(2πf₀t+φ)，i＝1,2,…,P

Q_i′(t)＝u_i(t)·2 cos(2πf₀t+φ)

＝a_ig(t-t_i)cos(2πf₀(t-t_i)+φ_i)·2 cos(2πf₀t+φ),i＝1,2,…，P

通过低通滤波器滤除频率为2f₀的高频分量后，得到包含信号包络信息的一组正交低频信号，

I_i(t)＝a_ig(t-t_i)cos(φ_i-φ-2πf₀t_i)，i＝1，2,…，P

Q_i(t)＝-a_ig(t-t_i)sin(φ_i-φ-2πf₀t_i)，i＝1，2，…，P

取两路正交信号信号的均方和根，即可得到阵列脉冲流信号x_i(t)，

x_i(t)＝a_ig(t-t_i),i＝1,2,…,P

图3为阵列脉冲流正序合成示意图，合成后的超声阵列脉冲流信号可以表示为，

由于缺陷可能出现在被测材料的任意位置，若直接将多路信号合成为一路模拟信号，不可避免会造成信号混叠。因此需要在每一通道上增加延时量，以保证合成信号中每一通道信号的独立性。信号合成时以阵元从1到P顺序逐一合成，称为正序合成，则合成后的脉冲流信号改写为，

其中，为延迟后阵列脉冲的时延，为延迟参数。分别为合成后信号中各个脉冲的幅值和时延参数，且满足条件t′₁<t′₂<…<t′_i<…<t′_P。

为了使信号满足FRI采样特性，对脉冲流x_∑i(t)进行周期延拓，即：

信号即为满足FRI稀疏采样的延时合成信号。

对于延迟时间的确定，需要根据具体检测工况来考虑。参图4所示，阵列超声检测系统由超声传感器阵列与斜楔块组成。楔块倾角为θ，后端面垂直高度为h₀，第1阵元中心与楔块斜面底端相距b，第P阵元与楔块斜面顶端相聚c，楔块底面长度为len。楔块前端面与缺陷水平距离为d，缺陷在试块中的深度为h，阵元间距为a。

设超声传感器阵列发射的超声波经过楔块入射到被测试件中，传感器阵列中阵元采用一发多收模式，即一个传感阵元发射，全部接收，一直到所有阵元发射结束为止。在对阵列探头的任一阵元进行激励后，所有阵元都接收到缺陷反射回波，1到P阵元接收的反射回波在楔块底面的入射角度分别为β₁>β₂>，…,>β_P，在楔块中的折射角分别为α₁>α₂>，…，>α_P。

根据图4几何关系，可以求得阵列中各阵元回波信号时延t_i为，

其中，为各阵元回波信号在试块中的声程，为回波信号在楔块中部分的声程，H_i＝q_i sinθ+h₀为各阵元相对楔块底面的垂直高度，q_i＝(i-1)a+b，为声波在被测材料中的声速，为声波在楔块中的声速。

从而得到各阵元回波脉冲的时延

在一次激励与接收循环中，各阵元接收到回波脉冲的时间差一般在ns级，其最大时间差为|Δt_max|＝max|t_i-t_j|，i，j＝1,2,…P,i≠j，因此在对超声阵列脉冲流信号进行合成前，需进行适当延时处理。

设回波脉冲的脉宽为t_p，为了避免|Δt_max|<t_p的情况，所以信号延迟最小单位量必须在|Δt_max|的基础上延长一个脉冲宽度，即：

各阵元接收回波以最小延迟单位量的整数倍分别延时，可以确保信号合成后，前一个脉冲的结束点和后一个脉冲的起始点之间至少有一个|Δt_max|的间距，不产生混叠。

将阵列脉冲合成信号送入采样核进行稀疏处理，得到采样核输出信号y(t)。若超声阵列脉冲流合成信号的时长为τ，则合成信号新息率为ρ＝2P/τ。对y(t)以信号新息率进行低速率等间隔采样，获得离散稀疏数据N为采样点数，采样间隔

利用零化滤波器方法从稀疏数据中估计得到阵列脉冲流合成信号的幅值和时延参数

根据延迟合成规则，从中逆推得到原阵列脉冲流信号的幅值和时延参数，并重构信号

本发明的效果通过以下仿真试验进一步说明：

仿真参数如下：

仿真采用的超声阵列脉冲流信号模型为t_i为各阵元回波时延参数，a_i为对应幅值参数。信号周期τ＝80μs，采样点数为68，高斯脉宽因子α＝(2.5MHz)²，延迟量单位t_delay＝3μs，阵元数P＝8，脉冲幅值a_i＝[0.4634,0.3332,0.5756,0.7854,0.2367,0.5146,0.4578,0.2432]，脉冲时延t_i＝[27.05,26.55,26.85,26.25,26.99,26.50,26.52,26.90,]μs

根据信号最大局部新息率，确定使用Elliptical-LPF逼近的采样核参数：

{f_c＝350kHz,f_s＝400kHz,a_c＝3dB,a_s＝40dB}，采样核的阶次为7阶试验中在原超声阵列脉冲流信号中加入高斯白噪声，图5为SNR＝10dB条件下仿真超声阵列脉冲流采样与重构过程。

从试验结果看，该方法能对阵列超声信号进行稀疏采样并能精确恢复原信号时延和幅值信息。

实施例中的详细说明仅是针对本发明可行性实施方式的具体展示，并非用以限制本发明的保护范围。凡是未脱离本发明技艺精神的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。