基于超二次曲面模型的超声阵列成像算法

摘要

cqvip:针对基于二维超声阵列的三维目标成像问题,提出了一种基于渡越时间法与超二次曲面模型的三维目标成像算法。利用改进的Unitary-ESPRIT算法得到特征点的方位角,利用渡越时间法(TOF)得到空间特征点的距离,将特征点的方位角与距离相结合,利用三角几何关系,将其转换为特征点的坐标。利用改进的Levenberg-Marquardt算法进行参数拟合,最终实现三维目标的成像。仿真结果表明:该算法能够实现基于超声阵列的三维目标的成像,且最终得到的拟合参数的误差基本控制在10%以内。