一种基于压缩感知的超声阵列全矩阵数据重构方法

针对传统全矩阵数据采集数据量大、采样时长随阵元个数增加的问题,提出了一种基于压缩感知的超声阵列全矩阵数据重构方法。根据多阵元等幅同步有限次激励下采集的超声信号与全矩阵数据的压缩采样关系,利用多阵元等幅同步有限次激励下采集到的少量超声信号进行超声阵列全矩阵数据重构,并将重构数据用于缺陷的全聚焦成像。基于提出的数据压缩采集模式,开展了块状试件中缺陷超声相控阵检测实验,并分析了稀疏变换基、激励阵元个数、激励次数等因素对检测结果的影响规律。实验结果表明,提出的方法可以在75%压缩率下实现超声全矩阵数据的重构,重构数据与实际全矩阵数据的均方根误差约为6%,可用于缺陷的全聚焦成像。