基于物理模型驱动深度网络的电磁场逆散射成像

发布时间：2025-01-19 11:55

　　电磁逆散射问题是根据测量的散射场数据和一些先验信息,对探测区域的物理属性进行重构的问题。由于电磁逆散射成像具有无损特性,广泛应用于军事、遥感、无损探测等领域,但该问题本质上具有非线性与病态性。传统的迭代优化方法求解电磁逆散射问题,有着重构精度高和保证目标函数收敛的优势,但也存在着可能会陷入局部极小值,存在人工过多干预正则化函数与参数问题,反演时间长和计算代价高等问题。针对这些问题,本文提出了一种电磁逆散射与深度学习相结合的成像方法,以期望该方法具有较高抗噪性与鲁棒性、相关参数是可学习的、能够实现实时重构以及减小计算代价。首先,本文的研究场景是二维的横磁波问题。在前向模型中,根据电磁波的传播过程以及测量的物理模型,将其中的非线性积分方程进行离散化,将之转换为矩阵公式,通过有限差分法/矩量法等方法获得散射场的数据。其次,针对电磁逆散射由于存在多次散射效应使得测量的散射场和目标散射体的电性能参数之间的非线性问题,本文提出了融合物理模型驱动与深度网络结构的线性电磁逆散射方法。该算法首先是忽略电磁间的耦合作用,然后获得介电常数的初始值,虽然初始值和实际数值相差较大,但是由于初始值中已经含有目标的特...

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１二维介质中的电磁场散射几何模型图??本节是以自由空间为背景，也即是以空气为背景，在空气当中的介电常数为??

?第２章电磁逆散射的理论基础???个，形状也可以是不规则的，并且在此区域内目标散射体的位置以及形状和它自??身的磁导率、介电常数等电性能参数这些信息都是未知的，需要根据己知条件进??行重构。??（（Ｌ５｜）??图２．１二维介质中的电磁场散射几何模型图??本节是以自由空间为背景，也....

图３．２?Ｓｉｇｍｏｉｄ函数?图３．３?Ｓｉｇｍｏｉｄ函数的一阶导数??

?第３章基于ＭｏＤＬ的线性电磁逆散射成像算法???卷积核权重，．表示的是第／层的相对应的权重偏置，／（）表示的该层对应的非??线性激活函数。目前常见的非线性激活函数有以下几种：??Ｓｉｇｍｏｉｄ［７６］：?Ｓｉｇｍｏｉｄ函数也可以将之称为Ｌｏｇｉｓｔｉｃ函数，经常将它作为隐性??....

图３．４?Ｔａｎｈ函数?图３．５?Ｔａｎｈ函数的一阶导数??

?第３章基于ＭｏＤＬ的线性电磁逆散射成像算法???数的函数图，图３．５是Ｔａｎｈ函数一阶导数的函数图。??：ｒｒｎ?ｃｉ＾??Ｉ?〇?ｒ??３?１０．４??）ｉＤ．２?八??－１????丄?１??０１?Ｊ?＇?Ｖ?????－１５?－１０?－５?０?５?１０?１５?－１５?－１０?....

图３．６?Ｌｅａｋｙ?ＲｅＬＵ函数?图３．７?Ｌｅａｋｙ?ＲｅＬＵ函数的一阶导数??

?第３章基于ＭｏＤＬ的线性电磁逆散射成像算法???１５?＿?１?Ｚ?又?１．５Ｉ?＇?１?１???ｚ?／｜??－ｉ?５?／?＾??Ｉ?Ｉ０．５－??－５?Ｉ??ｌａｍｂｄａ?＝?０．５?２?ｌａｍｂｄａ：?０．５??－１〇?１?１??２?０??－１５?－１０?－５?０?５?１０?....

本文编号：4028945