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为了提高声学CT复杂温度场重建能力,提出一种基于基函数逼近和卡尔曼滤波的温度场重建算法.利用Markov径向基函数的线性组合逼近被测区域内的声速分布,并使用卡尔曼滤波根据多路径声波飞行时间数据重建出声速分布,进而利用声速与温度的关系得到温度分布.分别采用Markov径向基函数Tikhonov正则化法、最小二乘法和BFAKF算法对4种典型的三维模型温度场进行了无噪声和有噪声仿真数据重建.重建结果表明,BFAKF算法的重建结果优势明显,具有更好的复杂温度场重建能力.