技術(shù)特征：

1.一種基于特征空間分解的快速自適應(yīng)波束合成方法，其特征在于：該自適應(yīng)波束合成方法包括以下步驟：

在一定的成像條件下，將用于波束合成的對(duì)應(yīng)各通道回波信號(hào)的自相關(guān)矩陣進(jìn)行特征空間分解，根據(jù)給定閾值挑選出其中較大的特征向量構(gòu)造信號(hào)子空間，將MV波束合成得到的權(quán)值向量投影到此信號(hào)子空間得到新的權(quán)值向量；將此權(quán)值向量進(jìn)行主成分分析，將得到的主成分作為用于所述成像條件下進(jìn)行基于特征空間的最小方差自適應(yīng)波束合成的權(quán)值向量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于特征空間分解的快速自適應(yīng)波束合成方法，其特征在于：所述自適應(yīng)波束合成方法具體包括以下步驟：

1)在給定的成像條件下，進(jìn)行MV波束合成求得各通道權(quán)值向量w_MV；

2)計(jì)算權(quán)值向量的協(xié)方差矩陣R_W：

$R_W=\frac{1}{Q-1}\underset{q=0}{\overset{Q-1}{\Σ}}\[w_q-\mathrm{\μ}\]{\[w_q-\mathrm{\μ}\]}^H$

其中，w_q是第q個(gè)MV波束合成權(quán)值向量，μ是所有權(quán)值向量樣本的均值，Q為權(quán)值向量樣本數(shù)，Q大于或等于空間平滑所設(shè)定的子陣元數(shù)目L；

3)對(duì)R_W進(jìn)行特征分解：R_W＝VΛV^H；Λ是對(duì)角矩陣，該對(duì)角矩陣主對(duì)角線上的值由R_W的特征值按照降序組成，V由R_W的特征向量組成，組成V的特征向量彼此正交，且與Λ中的特征值一一對(duì)應(yīng)；

4)根據(jù)w_MV＝Vβ，將求最優(yōu)權(quán)值的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求最優(yōu)β的問(wèn)題，即：

minβ^HR₁β，滿足β^Hv₁＝1

其中R₁＝V^HRV，R＝E[y·y^H]是指用于求解w_MV時(shí)的各通道信號(hào)的協(xié)方差矩陣，y為經(jīng)過(guò)延時(shí)處理之后用于波束合成的各通道信號(hào)；v₁＝V^Ha，a為方向向量；

5)根據(jù)拉格朗日乘子法求得：

$\mathrm{\β}=\frac{R_1^{-1}{v}_1}{v_1^H{R}_1^{-1}{v}_1}$

6)將R₁重寫為R₁＝E[u·u^H]，其中u＝V^Hy＝[u₁,u₂,…,u_P]^T，然后對(duì)R₁進(jìn)行空間平滑處理和深度方向的樣本值平均：

${\hat{R}}_1=\frac{1}{(P-L+1)(2K+1)}\hat{u}{\hat{u}}^H$

其中P為用于波束合成的陣元總數(shù)目，L為空間平滑處理中設(shè)定的子陣元數(shù)目，L≤P/2，K為深度方向上用于平均處理的點(diǎn)數(shù)；然后用代替其中為加載量，Δ₁＝1/P；選擇V能量集中的前I個(gè)主成分代表MV波束合成的權(quán)值空間滿足I＜L；

7)計(jì)算

其中：在中插入一個(gè)列，與其他向量正交，且該列的每個(gè)元素值均為

8)將進(jìn)行特征分解：Λ_S是對(duì)角矩陣，該對(duì)角矩陣主對(duì)角線上的值由的特征值按照降序組成，V_S由的特征向量組成，組成V_S的特征向量彼此正交，且與Λ_S中的特征值一一對(duì)應(yīng)；

9)構(gòu)造信號(hào)子空間E_S：設(shè)定Λ_S中特征值的閾值為最大特征值的δ倍，從而從V_s中選擇對(duì)應(yīng)特征值大于此閾值的特征向量來(lái)構(gòu)造信號(hào)子空間E_S；

10)計(jì)算權(quán)值向量w_EIBMV：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種基于特征空間分解的快速自適應(yīng)波束合成方法，其特征在于：所述δ為0.1-0.4。

4.一種基于特征空間分解的多重變跡快速自適應(yīng)波束合成方法，其特征在于：包括以下步驟：

1)進(jìn)行波束合成之前改變換能器的工作模式，即以M個(gè)陣元為間隔，將換能器中用于波束合成的全部陣元分為兩組，在用第一組陣元進(jìn)行波束合成時(shí)，將第二組陣元對(duì)應(yīng)的通道信號(hào)設(shè)為零值，在用第二組陣元進(jìn)行波束合成時(shí)，將第一組陣元對(duì)應(yīng)的通道信號(hào)設(shè)為零值；然后計(jì)算兩組陣元波束合成后的數(shù)據(jù)的互相關(guān)系數(shù)，通過(guò)改變M的值，得到多個(gè)互相關(guān)系數(shù)值；

2)在全陣元工作模式下進(jìn)行波束合成得到輸出數(shù)據(jù)；將輸出數(shù)據(jù)與1)中得到的對(duì)應(yīng)于不同M值的各個(gè)互相關(guān)系數(shù)分別相乘后疊加再按最大值進(jìn)行歸一化處理，得到第一組輸出數(shù)據(jù)集；

3)在全陣元工作模式下進(jìn)行波束合成，將求得的權(quán)值向量在合成波束所用陣元的方向分為左右對(duì)稱的兩部分，左側(cè)陣元的權(quán)值保持不變，右側(cè)陣元的權(quán)值變?yōu)樵档南喾磾?shù)，用形成的新的權(quán)值向量對(duì)每個(gè)通道進(jìn)行加權(quán)，得到第二組輸出數(shù)據(jù)集；

4)將2)和3)中得到的兩組輸出數(shù)據(jù)集相減后按最大值進(jìn)行歸一化處理，得到成像射頻數(shù)據(jù)；

所述1)、2)以及3)中，波束合成均采用基于特征空間分解的快速自適應(yīng)波束合成方法，該自適應(yīng)波束合成方法在一定的成像條件下，將用于波束合成的對(duì)應(yīng)各通道回波信號(hào)的自相關(guān)矩陣進(jìn)行特征空間分解，根據(jù)給定閾值挑選出其中較大的特征向量構(gòu)造信號(hào)子空間，將MV波束合成得到的權(quán)值向量投影到此信號(hào)子空間得到新的權(quán)值向量；將此權(quán)值向量進(jìn)行主成分分析，將得到的主成分作為用于所述成像條件下進(jìn)行基于特征空間的最小方差自適應(yīng)波束合成的權(quán)值向量。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于特征空間分解的多重變跡快速自適應(yīng)波束合成方法，其特征在于：所述自適應(yīng)波束合成方法具體包括以下步驟：

1)在給定的成像條件下，進(jìn)行MV波束合成求得各通道權(quán)值向量w_MV；

2)計(jì)算權(quán)值向量的協(xié)方差矩陣R_W：

$R_W=\frac{1}{Q-1}\underset{q=0}{\overset{Q-1}{\Σ}}\[w_q-\mathrm{\μ}\]{\[w_q-\mathrm{\μ}\]}^H$

其中，w_q是第q個(gè)MV波束合成權(quán)值向量，μ是所有權(quán)值向量樣本的均值，Q為權(quán)值向量樣本數(shù)，Q大于或等于空間平滑所設(shè)定的子陣元數(shù)目L；

3)對(duì)R_W進(jìn)行特征分解：R_W＝VΛV^H；Λ是對(duì)角矩陣，該對(duì)角矩陣主對(duì)角線上的值由R_W的特征值按照降序組成，V由R_W的特征向量組成，組成V的特征向量彼此正交，且與Λ中的特征值一一對(duì)應(yīng)；

4)根據(jù)w_MV＝Vβ，將求最優(yōu)權(quán)值的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求最優(yōu)β的問(wèn)題，即：

minβ^HR₁β，滿足β^Hv₁＝1

其中R₁＝V^HRV，R＝E[y·y^H]是指用于求解w_MV時(shí)的各通道信號(hào)的協(xié)方差矩陣，y為經(jīng)過(guò)延時(shí)處理之后用于波束合成的各通道信號(hào)；v₁＝V^Ha，a為方向向量；

5)根據(jù)拉格朗日乘子法求得：

$\mathrm{\β}=\frac{R_1^{-1}{v}_1}{v_1^H{R}_1^{-1}{v}_1}$

6)將R₁重寫為R₁＝E[u·u^H]，其中u＝V^Hy＝[u₁,u₂,…,u_P]^T，然后對(duì)R₁進(jìn)行空間平滑處理和深度方向的樣本值平均：

${\hat{R}}_1=\frac{1}{(P-L+1)(2K+1)}\hat{u}{\hat{u}}^H$

其中P為用于波束合成的陣元總數(shù)目，L為空間平滑處理中設(shè)定的子陣元數(shù)目，L≤P/2，K為深度方向上用于平均處理的點(diǎn)數(shù)；然后用代替其中為加載量，Δ₁＝1/P；選擇V能量集中的前I個(gè)主成分代表MV波束合成的權(quán)值空間滿足I＜L；

7)計(jì)算

其中：在中插入一個(gè)列，與其他向量正交，且該列的每個(gè)元素值均為

8)將進(jìn)行特征分解：Λ_S是對(duì)角矩陣，該對(duì)角矩陣主對(duì)角線上的值由的特征值按照降序組成，V_S由的特征向量組成，組成V_S的特征向量彼此正交，且與Λ_s中的特征值一一對(duì)應(yīng)；

9)構(gòu)造信號(hào)子空間E_S：設(shè)定Λ_S中特征值的閾值為最大特征值的δ倍，從而從V_s中選擇對(duì)應(yīng)特征值大于此閾值的特征向量來(lái)構(gòu)造信號(hào)子空間E_S；

10)計(jì)算權(quán)值向量w_EIBMV：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述一種基于特征空間分解的多重變跡快速自適應(yīng)波束合成方法，其特征在于：所述互相關(guān)系數(shù)值的個(gè)數(shù)小于等于P/2。

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于特征空間分解的多重變跡快速自適應(yīng)波束合成方法，其特征在于：對(duì)于二維面陣超聲換能器，將二維面陣分為x軸與y軸，然后分別按照步驟1)至步驟4)在x軸及y軸方向進(jìn)行波束合成。