高分辨成像（精选8篇）
高分辨成像 篇1
0引言
在先天性中耳发育不良的病理改变中,听小骨畸形十分常见。随着医疗新技术的飞速发展和快速普及应用,耳部的影像学诊断水平在不断提高,同时也要求影像医师及时更新知识[1,2,3]。CT分辨率的提高和后处理重建软件的进步使听小骨,甚至最小的镫骨也能得到清楚显示,这对于外科听力恢复可能性的判断和手术方案的制订具有十分重要的意义。国内外研究表明,高分辨CT可使正常听小骨显微结构得到理想显示[4,5]。目前CT三维重建采用的方法主要为CT仿真内窥镜(CT virtural endoscopy,CTVE) 和3D容积重建(3D volume rendering,3DVR),但在高分辨CT应用最锐利骨细节算法(Y-Detail YF)显示先天性中耳畸形方面尚鲜有报道,本文拟对经我院确诊的11例先天性听小骨畸形高分辨CT成像的临床应用价值做一讨论。
1材料与方法
1.1临床材料
搜集2012年10月至2013年5月在我院诊治、 确诊并经高分辨CT检查的11例临床病例,其中男9例,女2例;年龄2~25岁,平均年龄10岁;全部病例均以单或双侧听力差、听力丧失、耳聋为主诉症状;经临床检查,3例外耳畸形伴外耳道闭塞,本组患者多表现为传导性耳聋或混合性耳聋。
1.2检查方法
使用Philips Brilliance i CT256层螺旋CT扫描机,受检者仰卧、头先进,人体正中线与扫描床中线平行且重合,听眦线垂直于床面并等距,采集轴位容积数据,扫描范围自外耳道下缘至岩骨上缘,螺距0.25,视野(field of view,FOV)150 mm×150 mm,矩阵1 024×1 024,管电压120 k V,管电流350 m A,Filter为Y-Detail YF(最锐利骨细节算法),0.34 mm间隔重叠重建。所有容积数据均自动重建,轴位层厚0.67 mm、 间隔0.335 mm,图像传送到自带后处理工作站 (EBW v4.6.2),结合切割技术,在颞骨薄层横断位、 冠状位图像上进行3DVR、最大密度投影(maximum intensity projection,MIP)及多平面重建(multi-planner reformation,MPR)显示。同时结合砧镫关节容积边界,对听小骨显微结构进行准确定位、测量。
2结果
对听小骨3DVR、MIP及MPR后处理重建后图像进行放大、旋转,可清楚观察到听小骨结构及其关系,且边缘光滑锐利(如图1所示)。在11例共22耳中,听小骨完全缺如3例共6耳,听小骨部分缺失或形态异常8例共12耳(其中锤砧关节融合7例共10耳,砧镫关节融合1例共2耳,如图2、3所示), 同时伴有4例共7耳外耳畸形、膜性和骨性外耳道闭锁,2例骨性内耳道狭窄,2例颅中窝低位,1例乙状窦前移及半规管、耳蜗发育畸形。
注:砧镫关节 、 正常前突结构不显影,条索样软组织影代替砧骨豆状突
注:听小骨结构且未形成关节,同时伴外耳畸形 、 膜性和骨性外耳道闭 、 颅中窝低位等异常
3讨论
听骨链发育主要来自第1腮弓和第2腮弓。锤骨头、砧骨短突、体部、膨膜张肌由第1鳃弓和Meckel软骨发育形成,除镫骨底板以外的其他听骨链结构,则由第2腮弓的Reichert软骨发育形成。而镫骨底板由Reichert软骨与听下共骨形成。中、外耳畸形常合并发生,在中耳畸形疾病中,听骨链畸形可以独立出现,但更多的是与其他中耳畸形及外耳畸形合并出现[6]。
中耳发育障碍可以导致不同程度的听力损伤, 也是导致传导性耳聋的主要原因,而听小骨先天性畸形是在胚胎发育中,受到抑制或发育障碍等原因所导致的先天性畸形。胚胎4~12周是听小骨及其附属结构发育、形成的主要阶段,此期不同部位的听小骨胚基在发育过程中受到抑制或发育障碍,均可导致听小骨畸形。听小骨畸形常伴发于外耳道闭锁,主要表现为多种畸形同时存在,临床表现为先天性传导性耳聋疾患[6,7]。
随着耳科学和医学影像技术的发展以及高分辨CT的日益应用,中耳畸形疾病的诊疗水平有了较大程度的提高;目前手术治疗已经是治疗中耳畸形的主要手段之一,且手术治疗范围也由以前的单纯鼓膜修补术、乳突根治术等简单手术,演变到人工耳蜗植入术、听骨链重建术等高水平诊疗阶段。但术前均需要明确是否有人工耳蜗植入术的禁忌证以及是否有妨碍耳蜗植入的正常变异或其他病变等。临床诊疗工作中,听小骨病变的CT诊断主要依据是轴状位和冠状位图像,然而在病理情况下,仅依据轴状位和冠状位图像来准确评估听小骨受累情况比较困难, 而多平面、多参数重建能够提供更多的听小骨显微结构信息。术前利用高分辨CT评估乳突、面神经管位置、圆窗及耳蜗等显微结构来决定手术入路,为每个患者提供个性化的手术“路径图”[8,9]。X线平片的作用是观察人工耳蜗的位置及在耳蜗内的电极数以及导线有无断裂或穿出耳蜗的情况,而高分辨CT扫描三维重建除了可以明确显示人工耳蜗植入并发症的情况,如穿出耳蜗或植入到其他结构等以外,还可直观地显示人工耳蜗电极植入的形态、部位、与耳蜗的关系以及在耳蜗内的深度,是临床人工耳蜗植入术后观察植入电极较为直观而准确的方法[10]。
本研究采用1 024高分辨扫描、重建算法为YDetail YF,层面分辨率达0.146 mm,层厚0.67 mm,重建间隔0.34 mm,使<1 mm的镫骨前后脚能在3DVR图像上清楚显示,结果与郭勇等[4]研究一致。应用3DVR、MIP和MPR处理,通过图像放大、旋转可清楚显示听小骨显微结构及其与其他结构的空间位置关系,使听骨链畸形、外耳畸形及颅中窝低位等畸形结构得到清楚显示,同时3DVR更接近耳科手术的观察角度,适合临床医生术中及术后观察实际需要, 为治疗方案提供有价值的影像资料依据,如术前高分辨CT检出内耳未发育时,则在人工电子耳蜗植入术前就可预测听力无法得到改善进而改用其他替代措施。
总之,高分辨CT联合使用Y-Detail YF,可清楚显示中耳听骨链细微结构及其空间解剖关系,同时清晰显示合并的其他外中耳畸形。中耳3DVR重建方法操作简单,不仅清晰显示正常听小骨细微结构, 而且直观地再现了听小骨立体结构。通过旋转观察到的中耳内结构也接近耳科显微镜手术的观察角度,同时对于中耳畸形以及合并外耳、内耳等其他畸形的检出亦具有较高临床价值,为临床进一步治疗提供重要影像学依据,以此帮助临床制订最有效的治疗方案。
高分辨成像 篇2
【关键词】 高分辨CT；特发性肺间质纤维化；诊断价值
【中图分类号】R722.12 【文献标识码】B【文章编号】1004-4949（2014）08-0057-01
特发性肺间质纤维化（IPF）是一种病因不明的下呼吸道弥漫性炎症性疾病，临床并不常见，且诊断困难，患病率较低，临床治疗效果不佳，故早期诊断对于疾病预后有重要意义[1]。普通CT在扫描过程中由于扫描层较厚不易发现细微病灶，特别对于IPF这种病灶细微的疾病，不易作出正确诊断，而高分辨CT（HRCT）由于扫描层较薄，可以发现细微病灶。本研究选取23例特发性肺间质纤维化患者的影像资料进行分析，现报告如下。
l资料与方法
1.1临床资料 本研究资料中23例IPF患者均符合中华医学会呼吸病学分会颁布的《特发性肺（间质）纤维化诊断和治疗指南》（草案）中的诊断标准，其中男14例，女9例，年龄范围52-85岁，平均年龄（63.6±5.4）岁，病程1-8年，患者主要表现为进行性呼吸困难，刺激性干咳，且患者伴不同程度的乏力、消瘦、關节疼痛、低热等临床症状。
1.2 CT检查方法 23例患者均先后行普通CT及高分辨CT检查，普通CT：患者屏气后连续扫描，扫描范围从肺尖至肺底，参数设置为120kV，160mAs，层厚10mm，螺距为1，准直1.5mm，矩阵为256×256；高分辨CT：患者屏气后连续扫描，扫描范围从肺尖至肺底，参数设置为140kV，200mA，层厚1mm，层距10mm，轴距扫描，矩阵为512×512，2s，骨重建算法，选择合适的窗宽窗位。
1.3统计学方法 结果采用SPSS17.00统计学软件处理，计量指标以（ X±s）表示，进行t检验，检验值P<0.05表示差异具有统计学意义。
2结果
高分辨CT结果示：23例（100%）患者均显示不同程度的小叶间隔增厚，17例（73.9%）患者显示小叶性肺气肿，10例（43.5%）显示胸膜下线，均显著高于普通CT检查结果8例（34.8%）、0例（0%）、0例（0%），差异显著，有统计学意义（P<0.05）；在检查支气管扩张、胸膜增厚、网状改变、蜂窝肺、膜玻璃样密度影等方面表现时，两种方法差异不显著（P>0.05）。
3讨论
目前特发性肺间质纤维化（IPF）病因尚不明确，是一种下呼吸道的弥漫性炎性疾病，炎症多侵犯肺泡壁及邻近的肺泡腔，引起肺泡间隔增厚及肺纤维化，有时可累及到肺泡上皮细胞及毛细血管内皮细胞，甚至可累及到小血管、小气道等。患者主要表现为进行性呼吸困难，刺激性干咳或伴有少量粘痰、黄痰或血痰，乏力、消瘦、关节疼痛、低热，Velcro罗音等，该病诊断困难，病程进展慢，预后多不良，尽早明确诊断可显著改善预后。普通CT在扫描过程中由于扫描层较厚不易发现细微病灶，特别对于IPF这种病灶细微的疾病，不易作出正确诊断，而高分辨CT（HRCT）由于扫描层较薄，可以发现细微病灶，是目前活体肺部无创伤成像技术中最灵敏的工具[3]。
高分辨CT（HRCT）较普通CT的空间分辨率高，适用于适用于与周围空气、脂肪等组织形成反差的结构的观察，如肺间质病变、中耳乳突的微细结构、乳腺结节的砂粒样钙化等细微结构[4]。高分辨CT临床应用过程中有三个要素：①薄层；②高空间分辨率重建算法；③短时间扫描，这三个要素中薄层和高空间分辨率重建算法可提高CT的空间分辨率，短时间扫描可有效避免患者运动引起的伪影，保证了图像质量。高分辨CT主要用于观察微细结构的病灶，是胸部常规X线、CT扫描的补充，可清晰显示肺组织的细微病变，几乎可达到与大体标本相似的形态学改变，而且不需造影增强。
本研究中，23例IPF患者先后行普通CT及HRCT扫描，在不同程度的小叶间隔增厚、小叶性肺气肿、胸膜下线三种细微病灶方面，HRCT扫描可清晰显示，其清晰度显著高于普通CT呈影效果，对于诊断特发性肺间质纤维化具有重要意义，小叶间隔增厚可提示IPF的早期病变；在检查支气管扩张、胸膜增厚、网状改变、蜂窝肺、膜玻璃样密度影等方面表现时，两种方法差异不显著（P>0.05），对于确诊IPF意义不大，总之，HRCT检查可用于早期发现IPF，且可以提高IPF诊断的特异性和准确性。
综上所述，高分辨CT在特发性肺间质纤维化的诊断过程中具有更显著的优势，可更清晰显示病灶，更细微的显示病变结构，为临床诊断提供重要参考资料。
参考文献
[1]贾志福，李晓萍.特发性肺间质纤维化81例X线和HRCT诊断分析[J].陕西医学杂志，2011，40（7）：857-858[2]中华医学会呼吸病学分会.特发性肺（间质）纤维化诊断和治疗指南（草案）[J]中华结核和呼吸杂志，2002：6-8[3]宋承东.特发性肺间质纤维化X线及HRCT的诊断价值分析[J].临床肺科杂志，2013，18（7）：1350-1351
高分辨成像 篇3
资料与方法
2014年1月-2016年1月收治脑卒中患者68例, 男38例, 女30例, 年龄46~78岁, 平均 (59.7±1.2) 岁。所有患者均伴有2型糖尿病, 合并高血压62例。
MRI检查方法:采用Siemens Skyra3.0T磁共振扫描仪进行检查, 患者取仰卧位, 使用16通道头颅专用线圈, 头颅的中心应与线圈中心位置一致。头颅平扫T2加权成像 (T2WI) 、扩散加权成像 (DWI) 、黑水 (dark-fluid) 以及三维时间飞跃法 (3D-TOF) MRA的定位一致。扫描时间及扫描参数, 见表1。
DSA检查方法:为患者进行局部麻醉, 进行股动脉穿刺插管, 使用GE LCN Plus型号血管造影仪, 运用Seldinger法, 依次对患者的主动脉弓、颈总动脉、颈内动脉、基底动脉、侧围造影, 对于出现的狭窄病变位置需放大造影。
统计学方法:采用SPSS 16.0系统软件统计分析资料;其中计量资料用 (±s) 表示, 并用t检验;计数资料用χ2检验;P<0.05表示差异有统计学意义。
结果
经血管造影检查, 68例患者中出现颅内动脉粥样硬化64例, 其中HRMRI检出61例 (95.13%) , MRI检出50例 (78.12%) , 两组检出率对比, 差异具有统计学意义 (P<0.05) , 见表2。
HRMRI测得狭窄率和MRI测量的狭窄率比较, 见表3。
讨论
颅内动脉粥样硬化使引发缺血性脑卒中及短暂性脑缺血的主要原因[2]。根据相关资料显示[3], 亚洲人患动脉粥样硬化后累及颅内动脉的患者要明显高于西方人。我国为人口大国, 随着社会人口老龄化的加重, 脑卒中等疾病成为了引发国内人口死亡的主要原因, 由于脑卒中的致残率及死亡率极高, 发病后带给患者及其家庭巨大的影响。我国2014年颅内动脉粥样硬化的相关研究显示[4], 7 d内出现短暂性缺血发作或缺血性卒中的患者中, 有46.6%的患者存在颅内动脉狭窄, 且存在颅内动脉狭窄的患者病情更为严重。临床上对于动脉硬化的评估多采用经颅多普勒、磁共振血管造影、CT血管造影等, 但由于脑卒中患者的颅内动脉有较多穿支及斑块, 且在发展的过程中容易累积, 加之动脉所在的蛛网膜下腔没有肌肉, 血管壁缺乏肌层, 无法承受因血管扩张及牵拉造成的位置移动。磁共振 (MRI) 是目前用于中枢神经系统疾病中最常用的检查项目, 因其具有较高的软组织分辨率得到广泛的应用。因此, 准确地判断患者颅内动脉狭窄程度是评价脑卒中患者的重要环节。目前临床上常用的数字减影血管造影 (DSA) 、经颅多普勒超声 (TCD) 、CT血管成像都可直接或间接地观察颅内动脉的变化。尽管这些技术的应用较为广泛, 但是其局限性不可忽视。高分辨MRI可清晰显示血管壁, 确定斑块的性质与成分, 这对判断斑块的易损性, 诊断患者颅内动脉受损程度具有重要意义。
颅内动脉高分辨MRI检查技术:MRI可分为黑血法及亮血法两种。黑血法是通过技术将血管内的血流信号抑制为低信号, 从而显示其结构及特征。饱和脉冲黑血技术及黑血双反转恢复技术是临床上较常用的方法, 黑血反转技术对降低因血液流动造成的伪影有显著效果, 且抑制血流信号的效果也更好, 但是其扫描时间相对较长。颅内动脉的走行迂曲, 而不同位置的动脉需要不同的扫描方位, 颅内动脉粥样硬化多发生于大脑中动脉、基底动脉, 大脑中动脉应采用垂直血管的斜矢状位进行扫描, 椎基底动脉应采用轴位进行扫描。在本次研究中, 也采用该方法进行扫描, 检查结果与DSA结果进行对比, 符合率可达95.13%。
高分辨MRI的临床应用:HRMRI可清楚地显示颅内动脉横断面的血管结构。正常情况下, 颅内动脉横断面的血管壁呈线状或不显示, 而患有动脉粥样硬化的患者血管壁呈局部或偏心性增厚。HRMRI能够显示出斑块的情况、脂质坏死核、纤维帽及钙化等, 大量研究结果显示MR信号特征与组织病理学结果具有高度一致性, 本次研究结果68例患者中有64例出现颅内动脉粥样硬化, 其中HRMRI检出61例, MRI检出50例, 两组检出率对比, 差异具有统计学意义 (P<0.05) 。
颅内动脉粥样硬化使多种病因及发病机制的综合征, 病变过程极为复杂, 大部分患者会引发脑卒中, 威胁患者的生命安全。磁共振对软组织有着较高的分辨率, 对于中枢系统疾病有重要的临床价值。高分辨MRI可更直观地反映颅内动脉粥样硬化斑块的情况, 判断斑块的稳定性, 指导临床用药。
参考文献
[1]隋滨滨.颅内动脉粥样硬化的高分辨MRI成像检查及临床应用[J].中华脑血管病杂志, 2014, 21 (2) :46-49.
[2]刘一萍.粥样硬化性大脑中动脉的高分辨率MRI成像与脑梗死的血管危险因素研究[J].医学影像学杂志, 2016, 15 (1) :14-17.
[3]杨万群.缺血性卒中患者颅内动脉硬化斑块强化特征的高分辨MRI研究[J].中华放射学杂志, 2014, 11 (6) :462-466.
目标高分辨定向算法的性能分析 篇4
阵列信号处理是信号处理的一个年青的分支,高分辨技术和自适应是阵列信号处理的两个主要内容,其中以MUSIC方法为典型代表的高分辨技术一直是国内外十分关注的研究热点。该项技术的突破对声纳、雷达、地质勘探、生物医学工程等均有重要意义。
目标方位参数可以通过估计目标信号入射到接收基阵的角度(波达角)而得到。常规方法(如波束形成法)在许多方面已不能满足实际要求,迫切需要估计精度高、分辨能力强的新技术和新方法。20世纪70年代以后,针对不同的应用面提出了许多高分辨定向方法,如MEM[1],MVM[2],MUSIC[3],ESPRIT[4]和MLE[5]等。这类方法从空间分辨率上突破了波束形成系统的瑞利(Rayleigh)限的制约,使估计性能得到显著提高,突破了常规方法对目标分辨能力的限制,因此一直受到人们的广泛关注。
针对日前出现的不同种类的高分辨定向方法,出于算法机理上较大差异而不易在数学上进行严格的统计性能分析等原因,本文通过大量仿真,对它们的统计特性进行了综合评价,在统一的仿真模型基础上分析并比较它们的估计精度,按照工程应用的实际要求,从中优选出估计性能最优的高分辨方法,为进一步实用化研究打下良好基础。
1 目标高分辨定向算法概述
阵列信号处理的高分辨定向技术发展至今,已出现了许多理论和方法。目前出现的典型高分辨定向算法根据它们的原理、背景和计算特点,可大致分为以下五类:
(1)波束形成法。就是把天线波束最大增益的方向(主瓣)进行机械扫描,测量其功率,来估计到达方向(DOA)。这类方法目前仍广泛应用于许多声纳、雷达等测向设备中。但是其缺点是无论信噪比有多高对于一个波束宽度内的多个空间目标是不可分辨的,即存在瑞利(Rayleigh)限制[6],要想提高分辨率,必须增大阵列孔径,但是这往往又受到实际条件的限制。因此,人们又对常规波束形成法提出了各种改进,其中以Capon的最小方差法(MVM:MinimumVariance Method)最为典型。
(2)线性预测法。该方法利用天线的零点来抑制干扰信号,然后在此基础上再进行多源信号到达角(DOA)的估计。利用这种方法,角度估计精度提高了许多。但是,提高的程度与阵列波束宽度和干扰入射角有关。其中最具代表性的是Burg的最大熵法(MEM:Maximum Entry Method)。
(3)部分空间法。它是目前阵列信号处理领域中的研究重点。这类方法明确地把实际数据的协方差矩阵的特征向量划分为信号子空间和噪声子空间,其物理意义明确,比线性预测法在估计精度和分辨率上都有进一步的提高。这类方法从空间分辨率上大大突破了波束形成系统的瑞利限的制约。自1979年由Schmidt等人提出信号子空间理论以来,以MUSIC方法为典型代表的子空间类高分辨定向技术便成为该领域的研究热点。
(4)解卷积方法。这类方法将阵列输出数据看成是目标信号与信道传递函数的卷积。严格地讲,解卷积是指逆线性滤波,即需要知道信道传递函数的逆,从而根据阵列输出得到目标方位的估计。解卷积过程一般经过多阶迭代、与预设门限多次比较并最终使代价函数达到最佳。如递增阶数多参数估计(IMP)法、迭代滤波(IFA)法等。
(5)其它方法。包括基于波束域的高分辨方法、基于最大似然法的高分辨方法、基于高阶累积量理论的高分辨方法、基于贝叶斯理论的高分辨方法、基于循环平稳特性以及基于空时特征结构的方位估计方法等。
2 阵列及信号模型
K个窄带信号源,频率为f1,f2,…,fK,中心频率为f0。假设不同快拍、不同阵元上的接收到的噪声都彼此独立,为零均值、方差σ2的复高斯白噪声。阵列为均匀线列阵,M个阵元,阵元间距为b,信号源分别以θk(k=1,2,…,K)的入射角到达阵列的各个阵元,如图1所示。
设第1个阵元为参考阵元,相对于参考阵元,以θk为入射方向的第k个信号在第m个阵元上产生的时间延迟为,其中c为信号的传播速度
令x(t)=[x1(t),x2(t),…,xM(t)]T,n(t)=[n1(t),n2(t),…,nM(t)]T,其中xm(t),nm(t)分别为第m个阵元在t时刻接收的信号和噪声。s(t)=[s1(t),s2(t),…,sK(t)]T,其中sk(t)为第k个信号源在t时刻的值,设a(θ2),…,a(θK)]T,其中Θ表示未知的信号方位向量。
则阵列在t时刻的输出信号表示为
3 估计量的性质和克拉美罗界(CRB)
克拉美罗界是由极大似然估计器MLE(Maximum Likelihood Estimator)而得出的[7]。其可以表示为
式中,N表示快拍数,D=[Aθ1,Aθ2,…,Aθk],I为M维单位阵。
MLE具备有效无偏的性质,计算十分复杂,因此在实际中直接应用比较困难,但是可以为许多其它方法提供理论依据。
4 仿真性能分析
为了对上述各种高分辨定向方法的估计精度有一个直观的对照,将最小方差法(MVM),最大熵法(MEM),多重信号分类法(MUSIC),旋转不变子空间法(ESPRIT)和基于最大似然的高分辨方法(MLE)利用下述的仿真模型对其进行对比,并与克拉美罗界(CRB)比较。
仿真模型:标准均匀线列阵,阵元数为10,快拍数为100,阵元间距与入射波长比为1 2。
实验:两个独立窄带信号,目标方位角分别为±3°,对每种方法进行500次独立运算,每次独立运算使用100次快拍。图2-3给出了各种方法的估计精度的比较。
通过比较图2-3可以看到,在现有仿真环境中:
(1)以上方法在高信噪比下都是渐进逼近克拉美罗界(CRB)。
(2)以上方法的估计精度从低到高依次为MVM,MEM,ESPRIT,MUSIC和MLE。
(3)MUSIC和MLE方法在具有最高的估计精度,非常接近克拉美罗界(CRB),尤其是MLE方法,在低信噪比下仍具有非常高的精度以及很小的误差,但是由于该方法需要在参数空间进行多维搜索,运算量非常大。
5 结束语
主要针对几种典型高分辨方位估计方法展开讨论对每种算法进行仿真实验并对上述方法进行了对比,并与克拉美罗界(CRB)比较。本文为了便于对各种方法进行对比,均采用均匀线列阵。许多高分辨方位估计方法对阵列结构并无特殊要求,如MVM,MUSIC,MLE等,即这些方位估计方法不仅适用于均匀线列阵,同样也适用于均匀圆形阵(包括均匀圆弧阵和均匀圆阵)或其它结构的阵列,只是对于不同结构的阵列,其方向矢量不同而已。但是有些方法和处理技术则只适用于特殊结构的阵列,如ESPRIT法要求要求接收基阵为均匀线列阵。在实际工程应用中,必须综合考虑算法实现的估计精度、稳健性、以及运算速度等因素。比如MUSIC方法稳健性较好,但是在低信噪比下估计精度有待提高;MLE方法需要在参数空间进行多维搜索,运算量非常大,为了减少计算量,提高运算的实时性,必须寻找快速算法。上述结论均是在各个信号源非相干条件下得到的,实际的信号环境中对于相干信号的处理将是下一步工作的重点和改进方向
摘要：长期以来,目标高分辨定向技术作为阵列信号处理的一个重要分支,一直在许多科研领域中得到人们的普遍关注与重视。在对目标高分辨定向技术研究的基础上,对目前典型的高分辨定向算法MEM,MVDR,MUSIC,ESPRIT和MLE进行统计分析,并利用统一的仿真模型对它们的估计均方误差进行对比,并与克拉美罗界(CRB)比较。结果表明最大似然算法的估计性能最优,可以逼近克拉美罗界。
关键词：高分辨定向,性能分析,均方误差,克拉美罗界
参考文献
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[3]Schmidt R O.Multiple emitter location and signal parameter estimation[J].IEEE Trans.Antennas and Propagation.,1986,34(2):276-280.
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[6]王永良.空间谱估计理论与算法[M].北京:清华大学出版社,2004.
高分辨成像 篇5
阵列高分辨定向技术已经在通信、雷达、声纳等领域得到了广泛的关注和重视,并得到迅速发展。随着人们的研究深入,先后出现了常规波束形成算法、阵元域高分辨算法、波束域高分辨算法等非常经典的算法。常规波束形成算法计算量小,工程上易于实现,得到了广泛的应用,但这种方法存在角度分辨率相对较低和瑞利限限制等缺点。阵元域高分辨算法虽然提高了角度分辨率和突破了瑞利限等限制,但它存在对与阵元个数同维矩阵特征分解时,计算量大的缺点,在实际工程应用中很难实现,使该类算法的推广受到很大的限制。波束域高分辨算法首先利用波束转换矩阵将与阵列的阵元个数同维的阵元域输出数据转换为与波束数目相等维的波束域输出数据,对原有的数据进行了降维处理,在进行特征分解时增强了稳健性,大大减少了计算量,同时降低了输入信噪比门限,对待测目标的分辨概率、估计精度等都有很大提高。
本文介绍了经典的波束域MUSIC算法,在此基础上讨论了波束数目的多少对波束域高分辨算法分辨概率和估计精度等性能的影响并给出了计算机仿真结果。
1 波束域MUSIC算法
为便于分析,本文中采用的阵列为由M个阵元组成的均匀线列阵,假设远场有D个目标窄带信号s1(t),s2(t),…,sD(t),且它们互不相关,分别以入射角度θ1,θ2,…,θD入射到均匀线列阵,则此线列阵的第m个阵元的输出为:
2 波束数目对性能的影响
从式(10)可以看出,波束数目B一定要大于或等于目标数目D,波束域高分辨定向技术的性能与波束数目有关,从文献[1]可知,对于阵元均匀分布的线列阵,当入射目标为两个互不相关的目标且它们方位接近时,波束域MUSIC算法的信噪比门限为:
式中K是比例系数,B为波束数目,N为快拍数,是与均匀线列阵参数、波束数目及两目标夹角有关的参数,为:
从式(13)可以看出,当目标信号的入射角度和对阵列数据采样的快拍数确定后,波束域MUSIC算法的分辨门限随着波束数目的减少而降低。因此,理论上此类算法选择尽可能少的波束数目有利于降低分辨门限,提高算法的分辨能力,但是从式(11)可以看出,进行波束域方位估计时,要求波束数目必须大于入射目标信号的个数,因此在理论上此类算法当波速数目个数比目标个数(D)多一个时算法有最低的分辨门限,但实际上当波束数目为B=D+1时,波束域MUSIC算法只有一个特征向量来表达噪声子空间的信息,很多有用信息都会被漏掉,不能获得稳定的空间谱估计,进而会影响算法的性能。
本文通过计算机仿真,很直观地可以看出,波束域MUSIC算法在不同波束数目下的空间谱图和方位估计的统计性能。
仿真模型:采用阵元个数为14的均匀线列阵,阵元间距为入射信号波长的一半,采样快拍数为200,两个目标强度相等且互不相关入射信号由θ1=-2.5℃, θ2=2.5℃入射。分别使用波束数目为3、4、5、6的波束域算法进行分析,并给出计算机仿真结果。首先分析当输入目标信号的信噪比为10d B时,不同波束数目下波束域MUSIC算法的空间谱图,其计算机仿真结果如图1所示。然后再分析当信噪比从-10d B到15d B分布时,不同波束数目下波束域MUSIC算法在不同信噪比下的分辨概率和估计精度(均方根误差),每种情况下独立统计次数为100,仿真结果分别如图2、图3所示。
由图1可以看出,在信噪比均为10d B时,波束数目为4和3时,算法的空间谱图的谱峰较为尖锐,同时旁瓣级最低,此时波束域高分辨算法具有相对较好的分辨性能,当波束数目为4时,其分辨性能最好。波束数目为6时空间谱图的谱峰最差,同时旁瓣级最高,相对应的分辨性能也最差。从图2的仿真结果可以看出,在相对较低的信噪比(-10到0dB )下,当波束数目为4时,波束域MUSIC算法的分辨概率最高,同时在-5到0d B时,当波束数目为3时,波束域MUSIC算法的分辨概率也相对较好,随着波束数目个数的增多,波束域算法的分辨概率也越来越低。从图3可以看出,无论是在高信噪比下还是在低信噪比下,随着波束数目的增多,均方根误差会越来越小,方位估计精度也越高。
通过上面的计算机仿真结果表明,波束数目B取比目标数目多2时,波束域MUSIC算法在计算量较低的同时也能获得最好的目标估计效果,这是因为当波束数目只取B=D+1,波束域MUSIC算法的噪声子空间只有一个特征向量来描述,使得算法不能获得稳定的空间谱估计。因此在波束域高分辨算法中,当为了获得更高的分辨概率时,波束数最好取B=D+2,当为了提高估计角度的精度时,在计算量允许的条件下,应选择尽可能多的波束数目。
3 结论
几种金属单质的高分辨像的模拟 篇6
1 高分辨像模拟技术
现实生活中人们无法直接看到材料的原子结构, 而材料的性能是和其微观结构息息相关, 为了提高材料的性能就需要了解其晶体结构特征, 透射电子显微镜的高分辨技术能够直观地呈现这些结构, 所获得的像称作高分辨像 (High Resolution Electron Microscopy, HREM) 。高分辨像是一种相位衬度像, 试样的相位衬度是试样内部各点对入射电子作用不同以及试样厚度不同, 导致它们在试样出口表面上相位不一, 经放大让它们重新组合, 使相位差转换成强度差而形成的。高分辨像主要有两种:一维晶格像和二维结构像。它们分别是使电子束从某一组晶面产生反射和采用一个晶带的反射而成像的。后者要求有一个沿晶带轴的准确入射方向, 并且二维结构像和实际晶体中原子或原子团的配置有很好的对应性。但这种对应并不是与晶体结构的完全对应, 相位衬度像因为受到试样厚度等客观因素的影响, 与真实原子级晶体结构之间因为衬度还存在差异, 为了能获得更加真实的结构像就需要借助高分辨像模拟。
对于高分辨像模拟技术, 如果使入射电子束严格平行于试样中某个晶带轴入射, 在仪器分辨率允许的范围内让尽可能多的衍射束参与成像, 就能得到含有单胞内原子排列的正确信息的像, 参与成像的衍射波越多, 像中包含的信息越多。根据衍射物理的原理, 入射电子束进入试样后, 衍射波强度随试样厚度呈波动 (振动) 变化。不同衍射波变化的振幅和周期是不一样的。只有在试样的薄区, 衍射波的激发与试样厚度的关系才是成比例的, 所以对200k V电镜来说要获得结构像试样的厚度一般小于10nm。由于参与结构像成像的衍射波很多, 只有在谢尔策聚焦附近, 才能获得正确的结构像。所以, 严格沿晶带轴入射、很薄的区域、谢尔策聚焦、无像散等才能获得结构像。
2 透射电镜的衬度
透射电镜的衬度 (Contrast) 是指两个相临部分的电子束强度之差, 表达式为C= (I1-I2) /I2=ΔI/I2。通常, 人眼不能观察到衬度小于5%的区别。如果能把像的强度用数字化的方法记录下来, 就可以用电子学方法把衬度增加到人眼能分辨的程度。电子像的成因取决于入射电子束与材料相互作用, 当电子逸出试样下表面时, 由于试样对电子束的作用, 使得透射电子束强度发生了变化, 因而, 透射到荧光屏上的强度是不均匀的, 这种强度不均匀的电子像称为衬度像。
高分辨像是一种相位衬度, 而相位衬度是指试样内部各点对入射电子作用不同, 导致它们在试样出口表面上相位不一, 经放大让它们重新组合, 使相位差转换成强度差而形成的。高分辨像主要有两种: (1) 使电子束从某一组晶面产生反射而成像的一维晶格像, 从一维晶格像可直接测得晶面间距d。观察孪生、晶粒间界和长周期层状晶体的结构。 (2) 采用一个晶带的反射而成像的二维结构像。要求有一个沿晶带轴的准确入射方向, 该像和实际晶体中原子或原子团的位置有很好的对应性, 可研究位错和晶界的结构。
3 几种金属单质模拟高分辨像
首先构建Ti、Cu、Fe的单胞结构模型, 并用Diamond3绘制出各类金属和氧化物的结构图。然后对该模型进行高分辨像的模拟, 用多层法模拟计算金属Ti、Cu、Fe及其氧化物的高分辨像, 比较欠焦及过焦的像模拟结果, 确定出合适的欠焦量, 再改变厚度和不同入射方向的条件下重复计算结果。
图1是Cu、Fe、Ti在不同厚度和欠焦量条件下的模拟高分辨像, 具体实施的过程按照金属及其氧化物结构模型设计、环境变量设计及确定、高分辨像模拟、计算和实际结果分析。
4 讨论
我们用Fortran程序确定Ti、Cu、Fe的结构模型, 并进一步用多层法模拟计算其高分辨像。一般来说, 如果散射本领大, 透射电子数少的部分所形成的像要暗些, 反之, 则亮些。对于非晶样品与衬度与质量、厚度有关。而高分辨像的衬度与质量、厚度和欠焦量和晶体结构有关。随着试样厚度的变化, 高分辨像会出现黑白衬度的反转, 但是, 大量研究证明, 由于晶格像是利用透射束附近的有限的衍射束来成像的, 它在几十纳米的区域一般也能得到同样的晶格像。
不同的金属材料的晶体结构是不同的, 我们需要知道单质金属及氧化物的晶体结构, 并按晶带定义来确定空间结构方向。许多晶面族同时与某晶带轴[u vw]平行。通过改变计算参数, 我们模拟计算Cu[110]、Fe[110]、Ti[-1110]、的晶体结构的高分辨模拟像。单质C u晶体结构为面心立方, 空间群为F m-3 m, 晶胞参数为a=b=c=3.6150;欠焦量df=8nm, T=20~100。单质Fe晶体结构为体心立方, 空间群为m-3m, 晶格参数为a=b=c=2.8665, 欠焦量df=-10nm, T=20~100。单质Ti晶体结构为密排六方, 空间群为P63/mmc, 晶格参数为a=b=2.9508, c=4.6855, 欠焦量df=12nm, T=20~100。
5 结语
结果表明:通过模拟像的分析比较, 可见只有在试样的薄区, 衍射波的激发与试样厚度的关系才是成比例的, 结构像一般在小于10nm才能获得。相位衬度像强度变化大小与试样内部结构及厚度有关, 由于强度的不均匀性而显示出衬度来, 所以计随着厚度的增加计算出来的衬度可以出现反转。
参考文献
[1]SJ Pennycook, Jesson DE.Physical Review Letters[J].1990 (64) :938-938.
[2]C Ricolleau, J Nelayah, et al.JEOL News[J].2012 (47) :2-8.
[3]K Takayanagi, et al.Journal of Electron Microscopy[J].2011 (1) :239-244.
高分辨成像 篇7
以MUSIC算法为代表的子空间类高分辨DOA估计算法是利用信号子空间与噪声子空间的正交性来实现DOA估计。此类算法通过对阵列接收数据协方差矩阵的特征分解来实现子空间的分离, 所以在实现参数估计高分辨力的同时也带来了巨大的运算量 (m×m矩阵的特征分解的运算量为O (m3) ) 。为了使此类算法减小运算量, 具备实时性, 已有的研究主要集中在以下2个方面:文献[1]给出的PM算法避开了矩阵的特征分解和奇异值分解, 有效地减小了算法的计算量 (运算量为O (m2n) ) ;文献[2]提出的子空间快速分解法采用Lanczos方法求取阵列接收数据协方差矩阵的正交基, 然后利用求得的正交基将协方差矩阵变换为一个三角对角阵, 再对该对角阵进行特征分解, 从而减小计算量 (运算量为O (m2n) , n<m, n为信源个数) 。本文通过详细分析PM算法机理, 利用阵列分割去噪原理对PM算法中提取噪声子空间基的数据矩阵进行了修改, 在不增加算法复杂度的前提下提高了PM算法的分辨力, 得到了较好的估计效果, 并通过计算机仿真试验验证了改进后算法的有效性。
1 PM算法
PM算法的前提假设:
① 窄带远场信号;② m>n, m为阵列的阵元数, n为信源数;③ 点信源假设, 且相互独立;④ 各阵元的噪声为加性白噪声, 且与信源不相关;⑤ 阵列流形矩阵A的前n行线性独立。
在上述假设条件下, PM算法可表述如下[1]:
阵列的流形矩阵是以导向矢量为列, 信源个数为列数, 阵元个数为行数构成的矩阵:
对于均匀线阵:
式 (1) ～式 (3) 中, d为阵元间隔, λ为信号波长, θi为第i个信源对应的角度, (·) T表示矩阵 (·) 的转置。
将流形矩阵作如下划分:
式中, A1为n×n的矩阵, A2为 (m-n) ×n的矩阵。因为A的前n行为线性独立且其秩为n, 所以A2为A1的线性变换:
式中, PH为 (m-n) ×n的矩阵, (·) H表示矩阵 (·) 的共轭转置; (·) -1表示矩阵 (·) 的求逆操作。构造m× (m-n) 的矩阵Q如下:
I为秩为m-n的单位阵, 则有:
A的列空间与信号子空间相同, 所以Q成了噪声子空间。获得矩阵Q的关键是求得矩阵P。假设阵列各阵元接收信号时没有噪声, 即阵列接收信号如下:
式 (9) 中, S为n×1的信号矢量;R1为m×n的矩阵;R2为m× (m-n) 的矩阵:
阵列实际的接收数据是含有噪声的, 则P的估计值
从阵列接收的数据协方差矩阵中估计出矩阵
2 消噪预处理的PM算法
由上述分析可知, 经典PM算法是在阵列接收数据协方差矩阵中提取噪声子空间的基。由于数据中噪声的存在, 从协方差矩阵中提取噪声子空间的算法为理论分析算法的近似 (式 (11) 为式 (10) 的最小二乘近似) , 从而影响了算法对噪声子空间逼近的精度。针对以上算法的不足, 本文提出通过将阵列分割为2个子阵来消除接收数据中的噪声, 在经过消噪预处理的数据基础上运用PM算法。这样就使从实际数据中提取噪声子空间的算法与理论分析的算法一致 (均利用式 (10) 进行求解) , 避免了由于噪声而产生的算法模糊, 从而提高算法的估计精度。消噪PM算法的表述如下:
消噪PM算法的前提假设:
① 窄带远场信号;② m>n, m为阵列的阵元数, n为信源数;③ 点信源假设, 且相互独立;④ 阵元的噪声为加性噪声与信源线性独立, 两子阵的噪声相互独立;⑤ 对阵列分割所得的两子阵的流行矩阵前n行线性独立。
在上述假设前提下, 将阵列分割为含有m-n个阵元的子阵1与含有n个阵元的子阵2, 二者的流形矩阵分别为B1=[b1 (θ1) , b1 (θ2) , …, b1 (θn) ], B2=[b2 (θ1) , b2 (θ2) , …, b2 (θn) ]。且
两子阵接收的数据为:
作2个子阵接收数据的相关:
由于任何矩阵C左乘满列秩矩阵或者右乘满行秩矩阵后, 矩阵C的秩保持不变。
式 (18) 可以变换为:
式中, B11为n×n的矩阵, 秩为n;B12为 (m-2n) ×n的矩阵;Rs为n×n的信号相关矩阵, 其为满秩;BH2为满行秩矩阵, 秩为n。由式 (19) 可得, 矩阵T1=B11BsBH2的秩与B14相同为n, T1为n×n的矩阵;T2为 (m-2n) ×n的矩阵。所以RY的前n行线性独立, 且其列空间与B1的列空间相同, 即为信号子空间, 则:
I′为m-2n秩为的单位矩阵, 则有:
综合上述讨论可得消噪的PM算法的峰值搜索公式:
3 仿真验证
为了充分的说明本文对PM算法的改进效果, 对于均匀线阵分别运用PM算法与消噪PM算法进行DOA估计, 仿真过程与结果如下:
① 仿真前提:16阵元的均匀线阵;信源个数n=3;阵元间隔d=0.5λ;信噪比snr=5 dB;快拍数N=1 500;信源俯仰角θ=0, 1/4, 4/19, 单位为π;② 仿真结果:如图1所示。
由文献[1]可知PM算法随着快拍数的增大, 估计的偏差越来越小, 但计算量也越来越大。由图1可清楚地看出在大快拍数、低信噪比条件下, 消噪PM算法分辨力明显好于经典的PM算法。同时表明, 阵列接收数据协方差矩阵的噪声对PM算法的影响要大于由于阵列分割而产生的阵列孔径损失对PM算法的影响。
4结束语
本文基于文献[1]提出的快速子空间类DOA估计算法—PM算法, 利用阵列分割去噪原理, 对原算法进行修改, 在消去噪声的数据矩阵中提取噪声子空间的基, 实现对噪声子空间的估计。与原算法相比, 改进后的算法由于阵列的分割虽然带来了阵列孔径损失, 但在大快拍数条件下可以达到较好的去噪效果, 从而更好地逼近噪声子空间。相同条件下的DOA估计仿真试验表明改进的算法在大快拍数时较之原算法具有更好的分辨力, 同时算法的复杂度并未增加, 与原算法相比不影响算法的实时性。
参考文献
[1]MARCOS S, BENIDIR M.Source bearing estimation and sensor positioning with the propagator method[C].Signal Processing Alg, Arch, and Implementations, SPIE.1990:312-323.
[2]XUG, KAILATHT.Fast subspace decomposition[J].IEEE Trans.On Signal Processing, 1994, 42 (3) :535-551.
高分辨成像 篇8
水害是影响矿井安全生产的五大灾害之一。在矿井生产中, 及时查明采掘工作面前方及顶底板富水异常区位置时煤矿安全生产亟待解决的问题。近几年, 高分辨电法超前探技术等井下电法探测技术由于具有成本低、效率高、探测距离长等优点, 已成为煤矿水害探测首选。随着技术的应用, 其在井下应用中受干扰因素影响, 实际操作难度大、数据采集可靠性差等问题也随之暴露出来。
笔者通过分析在山东唐口煤业有限公司矿井煤巷和岩巷不同条件下的应用情况与井上条件对比和反复验证, 归纳总结出井下环境的主要干扰因素为巷道大面积积水等潮湿环境, 通过无损改进设备和优化操作技术有效消除了该因素的干扰, 提高了探测效率和精度。
1 高分辨电法仪的工作原理
高分辨法三级超前探测技术是井下直流电法的一种, 是利用不同岩石间或矿石与围岩之间的电位差异, 在地面上借助研究天然的或人工方法建立的电场或电磁场的分布规律来查明地质构造或寻找有用矿产的一类地球勘探方法。它以岩石的电性差异为基础, 电流通过布置在巷道内的供电电极在巷道周围岩层中建立起全空间稳定电场。通过在掘进工作面顺着巷道向掘进后方每隔4m布设三个供电电极A1、A2、A3, 每个供电电极形成一个点电源场, 并在距离第三个供电电极4m的同一直线上向掘进后方每隔4m布置32个测量电极M1~M32, 在距离供电电极约300~500m的后方布置无穷远电极B (电极布置方式见图1) 。施工时, 先给第一个供电电极A1供电, 自动记录下各个测量电极的供电电流、电位差、桩号、电极距等数据, 自动断开供电电极A1, 然后分别自动接通供电电极A2、A3测量并记录各相关数据, 完成所有的设计观测点。超前探测通过向下供电, 形成稳定的人工电场, 通过测量电极接收数据, 来探测供电电极A1前方14~118m范围内的含导水构造的发育情况。根据视电阻率剖面图分析低阻异常区的分布情况, 以确定巷道前方的含水陷落柱及含水构造的发育情况, 为生产提供准确的地质及水文地质资料。
2 高分辨电法井下干扰因素发现与分析
唐口煤业自引进高分辨电法仪坚持“预测预报、有疑必探、先探后掘、先治后采”的探放水原则, 先后进行高分辨超前探测20余次, 有效探测距离达2400m, 多次准确预测富水异常区。在该技术应用中经过不断摸索和探讨发现, 高分辨电法仪在煤巷与岩巷中使用存在巨大的差异, 主要表现在:煤巷中完成电极布设经对电极附近注水处理, 通过调节仪器配备的限流盒阻值, 能顺利通过电极发射与接收检测, 且在实测中发射电极电流一般稳定在45~60m A, 能够采集到质量比较高的数据;在岩巷中按与煤巷相同的操作步骤, 调节限流盒阻值至最大档2KΩ, 发射电极电流很难稳定在30m A以上, 且三个发射电极发射电流变化较大, 即便能勉强通过检查, 在施工至第二个发射电极时, 发射电流突然减小为2m A左右, 甚至出现无法采集合格的数据, 经过反复重测方能完成一组数据的采集, 而经过反复复位, 势必影响数据的可靠程度, 且大大降低了工作效率。
期间经多次于相关科研单位联系, 均无很好的解决方案, 经归纳总结以往探测经历和反复进行井下煤岩巷不同条件及地面试验对比分析, 发现仪器出现发射电流在30m A以下的情况, 主要出现在巷道大面积积水、顶板淋水较大、水沟内水流不断等潮湿环境, 且以孔隙率较高的砂岩层位为主的全岩巷道。经分析得出, 导致发射电流低且不稳定的原因为现场环境潮湿、阻值低, 而无穷远距离和限流盒调节能力有限是导致该问题的主要原因。
3 高分辨电法井下干扰因素解决方案
在井上检测仪器时, 通过调节限流盒的电阻值, 发现当电阻值调节至1KΩ时, 三个发射电极的发射电流表现形式和井下检测不合格的情况一致, 当在井上增大电阻值时, 发射电流就可以达到30m A以上, 也就是井下潮湿环境中, 只要加大电阻值, 限制发射限流保护, 发射电流就能控制在30m A以上。为验证这一设想, 在多次探测均未成功, 环境潮湿的南部回风大巷进行试验。探测分为两次, 在电极布设条件相同的前提下, 第一次仅用限流盒调节阻值, 经发射电极检测发射电流最大值在20m A左右, 且三个电极的差距较大, 无法通过检测;第二次通过在双回路限流盒的两个回路上分别加设2KΩ电阻, 限流盒只需调整至1KΩ, 三个发射电极的电流值可维持在50~60m A之间, 且顺利进行了数据采集。 (两个如表1)
4 结束语
(1) 高分辨电法仪由于自带的限流电阻盒最大电阻为2KΩ, 在井下潮湿的工作地点无法正常工作, 通过在双回路加装同阻值电阻, 可有效提高高分辨电法仪的适用范围, 可有效避免因作业环境恶劣造成仪器无法正常工作, 提高工作效率、并可及时采集高质量的原始数据, 提高高分辨电法仪的探测精度, 为井下水害预测和防治提供可靠依据。
(2) 高分辨电法仪电极布设中需尽量选择干燥地点布设发射电极和无穷远电极。尽可能降低井下潮湿环境对数据采集和分析的干扰, 以提高探测精度和质量。
摘要：介绍了高分辨电法超前探测技术的工作原理, 通过分析在山东唐口煤业有限公司矿井煤巷和岩巷不同条件下的应用情况与井上条件对比, 归纳总结出井下环境的主要干扰因素, 并提出有效便捷的解决方案, 提高了高分辨电法技术可靠性和适应性, 为井下水害预测和防治提供可靠依据。
关键词：高分辨电法,潮湿环境,低阻值
参考文献
[1]于景村, 李志聃.高分辨率三极电测深法探测煤矿突水构造[J].煤田地质与勘探, 1997 (5) :38-40.
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[3]1991电测深法探测煤矿突水构造[J].煤田地质与勘探, 1997.