[发明专利]一种融合高度相干滤波器的最小方差超声成像方法

权利要求书

1.一种融合高度相干滤波器的最小方差超声成像方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1：对超声阵元接收的回波信号进行延时补偿处理，得到延时聚焦处理后的信号，即超声回波信号；

S2：对回波信号进行空间平滑和对角加载处理，获得样本协方差矩阵；

S3：根据最小方差原理，得到最小方差加权矢量；

S4：对步骤S2中获得的协方差矩阵进行特征分解，得到信号子空间和噪声子空间；

S5：将步骤S3中获得的最小方差加权矢量投影到信号子空间，得到特征空间最小方差加权矢量；

S6：根据相干因子得到子阵列回波相干总和与非相干总和，进而得到相干滤波系数；

S7：将步骤S5中得到的特征空间最小方差加权矢量与步骤S6中得到的相干滤波系数融合得到高度相干加权矢量，进而得到自适应波束信号。

2.根据权利要求1所述的一种融合高度相干滤波器的最小方差超声成像方法，其特征在于，所述步骤S1中，对超声阵元接收的回波信号进行延时补偿处理，得到延时聚焦处理后的信号X(t)：

X(t)＝[x₁(t),x₂(t),…,x_M(t)]^T

其中，M表示超声阵列的阵元个数，x_i(t)表示t时刻第i个阵元接收到的信号，t表示采样时间，X(t)里面元素表示在t时刻每个阵元接收的信号，[·]^T表示矩阵转置。

3.根据权利要求2所述的一种融合高度相干滤波器的最小方差超声成像方法，其特征在于，所述步骤S2中，对回波数据进行空间平滑和对角加载处理，获得样本协方差矩阵，具体包括以下步骤：

S21：将原始换能器的M个阵列划分成大小为L的重叠子阵列，计算各个子阵列的样本协方差矩阵R_l，根据空间平滑技术计算得到估计协方差矩阵为：

其中，L表示子阵列的阵元数，x_l(t)＝[x_l(t),x_l+1(t),…,x_l+L+1(t)]^T表示第l个子阵列接收的回波信号，t表示采样时间，为x_l(t)的共轭转置；

S22：对估计协方差矩阵进行对角加载，得到对角加载后的协方差矩阵为：

其中，δ为空间噪声与信号功率之比，为矩阵主对角元素之和，I为单位矩阵。

4.根据权利要求3所述的一种融合高度相干滤波器的最小方差超声成像方法，其特征在于，所述步骤S3中，根据最小方差原理，得到最小方差加权矢量，具体包括以下步骤：

S31：对回波信号X(t)添加一个大小为M×1的自适应加权向量ω，得到自适应波束信号y(t)为：

y(t)＝ω^HX(t)

其中，X(t)＝[x₁(t),x₂(t),…,x_M(t)]^T表示阵元接收的回波信号，M表示阵元总数，ω^H为ω的共轭转置，t为采样时间；

S32：对于最小方差自适应波束合成，其最优化问题通过下式求解：

minE[(y(t))²]＝minω^HRω,s.t.ω^Hd＝1

其中，E[·]表示期望算子，d＝[1,1,…,1]^T表示长度为M的方向向量，R＝E[X(t)X^H(t)]为阵列数据的协方差矩阵，X^H(t)为X(t)的共轭转置；

S33：根据最小方差原理，得到最小方差加权矢量ω_MV为：

其中，R-¹为R的逆矩阵；

用协方差矩阵代替矩阵R，则最小方差加权矢量ω_MV变为：

其中，为的逆矩阵。