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申请/专利权人：广州计量检测技术研究院

摘要：本发明公开了一种基于粒子群算法改进的G‑S相位恢复方法，该方法包括：启动馈源，发射高频球面波，经反射面反射获得调整相位差后的球面波，反射的球面波经过一定距离后近似成平面波，为伪平面波；获得空间域上反射回来的伪平面波信号的振幅，计算出初始的G‑S算法的目标函数；通过粒子群算法对G‑S目标函数进行迭代，得到相位值全局最优解。本发明能更为精确的推算得到反射回来的伪平面波的相位信息，从而能得到更加精确的伪平面波方向性、远场特性得数据，有助于对其进行分析；不会陷入局部最优，有效避免了每次测试结果会有差别的结果，使测量结果更加稳定准确。

主权项：1.一种基于粒子群算法改进的G-S相位恢复方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤A启动馈源，发射高频球面波，经反射面反射获得调整相位差后的球面波，反射的球面波经过一定距离后近似成平面波，为伪平面波；步骤B获得空间域上反射回来的伪平面波信号的振幅，计算出初始的G-S算法的目标函数；步骤C通过粒子群算法对G-S目标函数进行迭代，得到相位值全局最优解；根据G-S算法基于正逆傅里叶不断交替迭代变换从而得到相位信息的原理实现；具体包括：设物体的复振幅函数表示为： 根据傅里叶变换将物体的幅振幅转换频域的复振幅为： 式中f为傅里叶变换因子；保持幅度，修正相位，得到观测到的幅度分布Iobserved；通过逆傅里叶变换，将修正后的频域复振幅进行逆傅里叶变换，得到修正后的物体复振幅： 代入第一次实际测得的初始相位： 在物体平面中保持观测到的幅度，修正相位： 得到推算出的幅度分布： 不断循环迭代过程，直到收敛为止，在收敛时得到最优的实际相位，并通过误差计算方法作为迭代的结束出口，使修正后的相位计算出的推算幅度Icalculated和实际观测到的幅度Iobserved一致；所述通过误差计算方法作为迭代的结束出口，使修正后的相位计算出的推算幅度Icalculated和实际观测到的幅度Iobserved一致具体包括：通过均方根误差RMSE来评价迭代是否收敛，根据定义则有 由公式7反映出G-S算法的目标，即通过不断调整相位使得实际观测的幅度与推算出的幅度差异，之后使用包含了相位的函数来表示RMSE即： 所述步骤C中，通过粒子群算法对G-S目标函数进行优化，得到相位函数的最优结果，具体包括：随机生成粒子群中每个粒子的位置xi和速度vi，代入粒子群算法公式，其公式为： 其中w是惯性权重，控制上一时刻速度对当前速度的贡献，c1和c2是学习因子，分别控制个体经验和群体协作对速度的影响，r1和r2是随机数，通常取值在[0，1]之间；设pg，pi分别为全局最优位置和个体最优位置；结合相位函数作为目标函数获得 其中argmin表示选取目标函数之间最小的值；将第一次迭代计算出的初始相位代入公式中，即令令迭代开始，不断根据公式8和9更新粒子群的速度和位置，并重新得到个体和全局的最优位置；利用标准差公式： 评价全局最优解的稳定性，其中设标准差为0.01，t设为10即通过判断10次迭代中标准差小于0.01，则视为迭代进入收敛状态，停止迭代，得到的全局解为最优解。

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