複素ニューラルネットワークを用いた広帯域ビームフォーミング手法による音響イメージング
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概要
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われわれは,複素時空ニューラルネットワーク(CVSTNN)を用いるビームフォーミング法を用い,広帯域超音波パルスを用いるイメージング手法を提案する.超音波イメージングでレンジ方向(パルスの伝搬方向)の解像度を上げるためにはパルスを短くする必要がある.このとき,パルスのスペクトルは広がるため,共振による対象の破壊の防止にも有効である.しかし,その広帯域性のため,一般的なビームフォーミング手法が使えない.本論文は,CVSTNNとパワー・インバージョン適応アレイ(PIAA)を組み合わせることにより,短いパルスを用いても鋭いビームフォーミングを実現して,アジマス方向(レンジ方向と直行する方向)にも実用的な解像度を実現する方法を提示するものである.シミュレーションおよび実験により,従来法よりも高い解像度を実現できることを示す.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-03-06
著者
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