基于加权因子的双重延时乘累加波束形成算法

针对超声成像中双重延时乘累加算法不适用于高噪声环境的问题,提出一种基于均值-标准差加权因子的双重延时乘累加算法,即RD-DMAS算法.该加权因子对解决高噪声带来的图像斑点问题具有显著效果,而双重延时乘累加波束形成算法能大幅提高超声成像分辨率,使所提算法能得到高分辨率和高对比度的重建图像.对该算法在点散射目标仿体、囊肿仿体和噪声环境下进行了仿真,结果表明,RD-DMAS算法有最小旁瓣以及较窄的主瓣.DAS,DMAS,DS-DMAS,RD-DMAS算法的对比度(CR)分别为9.72,11.72,13.28和19.86.不管环境中是否有噪声,RD-DMAS算法的成像效果都是最好的.     

基于PDChirp-Golay信号的编码激励算法

线性调频信号编码激励超声成像算法旁瓣过高，针对这个问题，提出一种基于幅度加权的预失真线性调频信号调制Golay码(PDChirp-Golay)编码新方法.该方法将线性调频发射信号采用预失真处理，可以补偿超声探头对发射信号的影响，使回波信号的带宽增大，提高轴向分辨力，并同时消除发射信号幅频特性的菲涅耳波纹，实现旁瓣抑制;之后使用预失真处理的线性调频发射信号调制Golay码.Golay码理论上距离旁瓣水平为零，可以利用Golay码这一特点进一步进行旁瓣抑制.仿真结果表明，相较于单独的预失真线性调频信号与Golay码，预失真Chirp信号调制的Golay码提高了轴向分辨力和对比度，并且具有很好的抗噪性，为实现高质量的超声成像系统提供了理论依据.