一种用于提高检测精度的太赫兹脉冲回波定位方法技术

技术编号:24936174 阅读:88 留言:0更新日期:2020-07-17 20:35
本公开揭示了一种用于提高检测精度的太赫兹脉冲回波定位方法,包括:构建太赫兹脉冲信号卷积模型;对太赫兹脉冲信号卷积模型离散化获得太赫兹脉冲信号离散卷积模型;根据太赫兹脉冲信号离散卷积模型构建稀疏字典;根据稀疏字典构建稀疏解卷积凸优化模型;通过谱投影梯度法求解稀疏解卷积凸优化模型并输出最优解;根据稀疏脉冲响应序列从干扰信号中分离太赫兹回波信号,实现太赫兹回波信号定位。本公开建立稀疏解卷积凸优化模型,使太赫兹回波信号实现在字典域的稀疏化投影,并将l

【技术实现步骤摘要】
一种用于提高检测精度的太赫兹脉冲回波定位方法
本公开属于无损检测领域,具体涉及一种用于提高检测精度的太赫兹脉冲回波定位方法。
技术介绍
目前,由于超快激光和高灵敏度探测器的逐渐发展,太赫兹技术逐步应用于无损检测、物质分析、生物医药等领域。在无损检测领域,相比于传统的超声检测、射线检测,太赫兹因其具有较好的时间和空间分辨率、低能性以及高穿透性受到了极大的关注,太赫兹无损检测是利用ps级太赫兹波在不同介质中的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,可通过不同回波的到达时间(TOA)或飞行时间(TOF)提取待测样品的内部结构信息和光学参数信息。但是,受太赫兹源功率的限制,产生的太赫兹信号强度较低,经过传播和样品反射后,回波信号信噪比不高;此外,由于太赫兹探测器具有一定的带宽,因样品较薄或存在缺陷造成的回波重叠、太赫兹波在界面间的多次反射、介质对波的吸收以及噪声等原因,造成太赫兹回波信号发生重叠或被噪声湮没,不同回波难以分离,时域分辨率降低,影响了检测精度。目前大多数研究均是从太赫兹装置入手(如激励源和探测器),降低太赫兹脉宽和提高探测精度,最终提高太赫兹检测精度,而对于太赫兹回波信号定位和分离的方法研究较少。
技术实现思路
针对现有技术中的不足,本公开的目的在于提供一种用于提高检测精度的太赫兹脉冲回波定位方法,基于信号卷积模型和脉冲响应序列的稀疏性先验,通过正则化稀疏求解,恢复原始脉冲响应序列,分离不同回波信息,实现回波的精确定位,提高太赫兹时域分辨率,从而提高检测精度。为实现上述目的,本公开提供以下技术方案:一种用于提高检测精度的太赫兹脉冲回波定位方法,包括如下步骤:S100:构建太赫兹脉冲信号卷积模型;S200:对所述太赫兹脉冲信号卷积模型离散化,获得太赫兹脉冲信号离散卷积模型;S300:根据所述太赫兹脉冲信号离散卷积模型构建稀疏字典;S400:根据所述稀疏字典构建稀疏解卷积凸优化模型;S500:通过谱投影梯度法求解所述稀疏解卷积凸优化模型并输出最优解;S600:根据所述稀疏脉冲响应序列从干扰信号中分离太赫兹回波信号,实现太赫兹回波信号定位。优选的,步骤S100中,所述太赫兹脉冲信号卷积模型表示为:其中,r(t)为反射太赫兹回波信号,i(t)为太赫兹入射脉冲信号,h(t)为样品单位脉冲响应,为卷积符号,t为延迟时间,e(t)为噪声项。优选的,步骤S200中,所述太赫兹脉冲信号离散卷积模型表示为:其中,r(n)为反射太赫兹回波信号r(t)的离散形式,i(n)为太赫兹入射脉冲信号i(t)的离散形式,h(n)为样品单位脉冲响应函数的离散形式,定义为一组单位脉冲序列,表示为:M表示脉冲回波的数量,i表示脉冲回波的序号,βi为第i个脉冲回波幅值,δ为脉冲响应函数,τi为第i个脉冲回波延时时间,n表示采样点的序号,N表示采样点的数量,e(n)表示添加的噪声序列。优选的,所述太赫兹脉冲信号离散卷积模型又表示为:y=Dh+e其中,y∈RNx1是太赫兹回波序列,D∈RNxN是由太赫兹入射脉冲序列构成的稀疏字典,h∈RNx1是稀疏脉冲响应序列,e是噪声项。优选的,步骤S400中,所述稀疏解卷积凸优化模型表示为:其中,是凸优化求解||h||0的最小值,||h||0是h的l0范数,表示h中非零元素的个数,s.t.是约束,ε是正则化参数,用于平衡h的稀疏性和残余范数大小,||·||2是l2范数。优选的,步骤S500中,对所述稀疏解卷积凸优化模型的求解转换为对下式进行求解:BPσ:其中,是凸优化求解||h||1的最小值,||h||1是h的l1范数,s.t.是约束,BPσ是公式代号,σ是正则化参数,||·||2是l2范数。优选的,步骤S500中,对所述稀疏解卷积凸优化模型的求解进一步转换为对下式进行求解:LSτ:s.t.||h||1≤τ其中,是凸优化解||y-Dh||2的最小值,||y-Dh||2是h的l2范数,τ是阈值,s.t.是约束,LSτ是公式代号,全称为Lasso问题。优选的,步骤S500中,通过谱投影梯度法求解所述稀疏解卷积凸优化模型通过以下方式进行:S501:输入初始数据脉冲响应序列h,回波信号y和正则化参数σ;S502:参数初始化:h0←0,r0←y-Dh0,k0←-DTr0,l←0,初始迭代步长α0←0.5;其中,h0为脉冲响应序列初始值,Pτ[c]定义为表示一个n阶向量c在半径为τ的l1范数投影,r0为残差初始值,k0为初始梯度方向,l为迭代次数,←为赋值符号,上标T为矩阵转置;S503:计算对偶间隙δl←||rl||2-(yTrl-τ||kl||∞)/||rl||2,直至精度满足要求,则停止迭代,其中,||rl||2为第l次迭代残差的l2范数,l为迭代次数,r为残差,yT为回波信号的转置,||kl||∞为第l次迭代梯度方向的无穷范数,kl为第l次迭代梯度方向,δl为对偶间隙,τ是阈值,||·||2是l2范数;S504:梯度投影搜索迭代:每次迭代过程中均搜索投影梯度路径:α为搜索步长,为h的近似解,hl为第l次迭代脉冲响应序列;S505:更新残差若则退出线性搜索,若不满足条件,进一步减小步长,返回步骤S504,其中,j为循环变量,用于确定迭代次数,为r的近似解,l为迭代次数,L为给定的搜索长度;S506:更新迭代:令kl+1←-DTrl+1,若ΔhTΔk≤0,则更新搜索步长αl+1←αmax,否则令αl+1←min{αmax,max[αmin,(ΔhTΔh)/(ΔhTΔk)]},l←l+1;其中,Δh为相邻两次迭代脉冲响应的差值,ΔhT为Δh的转置,T为转置,Δk为相邻两次迭代梯度方向的差,αmax和αmin分别为迭代步长的最大值和最小值;S507:输出最优解:hopt←hl,ropt←rl,hopt和ropt分别为脉冲响应序列最优解以及在最优解下的残差。与现有技术相比,本公开带来的有益效果为:1、能够克服因多次反射或样品较薄引起的误检测或漏检测,提高了对不同样品的鲁棒性和适用性,扩展了检测范围和精度;2、通过建立稀疏解卷积凸优化模型,使太赫兹回波信号实现在字典域的稀疏化投影,采用收敛速度快和求解精度高的谱投影梯度算法,将l0范数非凸优化问题转化成l1范数凸优化求解问题,实现了优化问题的快速求解,从而恢复了原始脉冲响应序列,识别并分离高干扰下不同回波信号,实现回波的精确定位,提高太赫兹时域分辨率。附图说明图1是本公开一个实施例提供的一种用于提高检测精度的太赫兹脉冲回波定位方法流程图;图2是本公开一个实施例提供的稀疏重构脉冲响应序列的示意图;图3(a)至图3(b)是本公开一个实施例提供的稀疏重构回波信号和原始回波信号的对比示意图;其中,图3(a)是原始太赫兹回波信号示意本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于提高检测精度的太赫兹脉冲回波定位方法,包括如下步骤:/nS100:构建太赫兹脉冲信号卷积模型;/nS200:对所述太赫兹脉冲信号卷积模型离散化,获得太赫兹脉冲信号离散卷积模型;/nS300:根据所述太赫兹脉冲信号离散卷积模型构建稀疏字典;/nS400:根据所述稀疏字典构建稀疏解卷积凸优化模型;/nS500:通过谱投影梯度法求解所述稀疏解卷积凸优化模型并输出稀疏脉冲响应序列;/nS600:根据所述稀疏脉冲响应序列从干扰信号中分离太赫兹回波信号,实现太赫兹回波信号定位。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于提高检测精度的太赫兹脉冲回波定位方法,包括如下步骤:
S100:构建太赫兹脉冲信号卷积模型;
S200:对所述太赫兹脉冲信号卷积模型离散化,获得太赫兹脉冲信号离散卷积模型;
S300:根据所述太赫兹脉冲信号离散卷积模型构建稀疏字典;
S400:根据所述稀疏字典构建稀疏解卷积凸优化模型;
S500:通过谱投影梯度法求解所述稀疏解卷积凸优化模型并输出稀疏脉冲响应序列;
S600:根据所述稀疏脉冲响应序列从干扰信号中分离太赫兹回波信号,实现太赫兹回波信号定位。


2.根据权利要求1所述的方法,其中,优选的,步骤S100中,所述太赫兹脉冲信号卷积模型表示为:



其中,r(t)为反射太赫兹回波信号,i(t)为太赫兹入射脉冲信号,h(t)为样品单位脉冲响应,为卷积符号,t为延迟时间,e(t)为噪声项。


3.根据权利要求1所述的方法,其中,步骤S200中,所述太赫兹脉冲信号离散卷积模型表示为:



其中,r(n)为反射太赫兹回波信号r(t)的离散形式,i(n)为太赫兹入射脉冲信号i(t)的离散形式,h(n)为样品单位脉冲响应函数的离散形式,定义为一组单位脉冲序列,表示为:M表示脉冲回波的数量,i为脉冲回波的序号,βi为第i个脉冲回波幅值,δ为脉冲响应函数,τi为第i个脉冲回波延时时间,n表示采样点的序号,N表示采样点的数量,e(n)表示添加的噪声序列。


4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述太赫兹脉冲信号离散卷积模型又表示为:
v=Dh+e
其中,y∈RNx1是太赫兹回波序列,D∈RNxN是由太赫兹入射脉冲序列构成的稀疏字典,h∈RNx1是稀疏脉冲反射序列,e是噪声项。


5.根据权利要求1所述的方法,其中,步骤S400中,所述稀疏解卷积凸优化模型表示为:



其中,是凸优化求解||h||0的最小值,||h||0是h的l0范数,表示h中非零元素的个数,S.t.是约束,ε是正则化参数,用于平衡h的稀疏性和残余范数大小,||·||2是l2范数。


6.根据权利要求5所述的方法,其中,S500中,对所述稀疏解卷积凸优化模型的求解转换为对下式进行求解:



其中,是凸优化求解||h||1的最小值,||h||1是h的l1范数,s.t.是约束,BPσ是公式代号,σ是正则化参数,||·||2是...

【专利技术属性】
技术研发人员:张留洋徐亚飞陈雪峰翟智孙瑜沈忠磊韩东海张震
申请(专利权)人:西安交通大学
类型:发明
国别省市:陕西;61

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