多介质目标混合电磁场逆散射成像算法研究

发布时间：2021-03-16 04:32

　　电磁场逆散射具有推断出未知目标特征和属性的能力,近年来被广泛应用于各个领域,例如地球物理学、医学诊断、无损检测、生物研究和科学探索等。入射电磁波与介质目标的相互作用产生多次散射效应,导致接收的散射场与介质目标的电性能参数（介电常数和电导率）成非线性的关系,且测量散射场的维度通常远小于未知且待估计参数的维度,这使得电磁场积分方程具有非线性和病态性。针对电磁场积分方程的非线性问题,主要可从以下两方面着手:一)线性测量模型,如直接采样法（Direct Sampling Methods,DSM）,该算法能够快速定性重构,计算代价低,但是有很大的局限性,即不能定量重构电性能参数;二)非线性测量模型,如对比源反演算法（Contrast Source Inversion,CSI）,子空间优化算法（Subspace Optimization Method,SOM）,这类算法能够解决直接采样法不能重构电性能参数的缺点,但是计算代价相对高。鉴于此,对于高对比度的介质散射体,本文提出了一种混合算法,该算法结合了DSM算法和SOM算法的思想,继承了每一种方法的优点。首先利用DSM算法快速重构出目标位置、形状大... 

【文章来源】：南昌大学江西省 211工程院校

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

用于测量二维散射场数据的暗室

收发分置的二维测量系统

基于稀疏约束的非线性算法的重构结果


本文编号：3085415