基于压缩感知的冲击波超压场重建方法

作者:闫昕蕾; 李剑; 孔慧华; 王黎明; 郭亚丽
来源:电子测量技术, 2022, 45(02): 84-90.
DOI:10.19651/j.cnki.emt.2108067

摘要

在实际爆炸试验中,由于观测点数据稀疏,重建区域大等因素造成了数据量不足,利用传统迭代重建算法来重建冲击波超压场有其局限性。为提升单投影角度不完全投影数据条件下的成像效果,提出了一种基于TV最小化联合字典学习的冲击波超压场重建方法。结合压缩感知在稀疏约束方面的优势,利用TV正则化方法优化冲击波超压场的边缘信息,通过字典学习方法提高超压场内部细节信息的刻画程度,能够用较少的数据来重建冲击波超压场。经试验验证,与SART重建算法相比,TV-DL方法的重建精度有明显提升,其RMSE值降低了近40 m/s,且在每个网格内的相对误差减少了2.5%左右,实现了一种更高效的重建方法,在武器弹药毁伤评估、工程防护等领域,具有一定的理论意义和工程应用价值。

全文