《表5 采用有噪声飞行时间和细化像素时的重建误差》

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《基于基函数逼近和卡尔曼滤波的温度场重建》

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本文提出一种利用基函数逼近和卡尔曼滤波的声学CT温度场重建算法．采用BFAKF算法以及有代表性的LSM、MTR算法分别对四种典型的温度场模型进行了仿真数据重建，重建结果表明:BFAKF法能使重建误差以较快的速度下降并趋于稳定；与LSM、MTR法相比，BFAKF法对应的重建误差更小，重建温度场与模型温度场更接近，BFAKF算法具有更好的复杂温度场重建能力．但BFAKF算法的重建时间较长．一方面是因为该算法采用了较多的原始像素导致正问题模型中的系数矩阵维数较大；另一方面由于该算法是迭代算法，系数矩阵维数大必然会导致逆问题求解时间长．