典型文献
基于迭代多尺度深度网络的非线性逆散射成像方法
文献摘要：
传统的迭代多尺度方法(iterative multiscaling approach,IMA)在求解非线性电磁场逆散射问题时,可以自适应提高成像空间的分辨率,缓解逆问题的病态性,但容易陷入局部极小值且无法做到实时重构.文中提出了一种迭代多尺度深度网络,该网络结合传统IMA和深度网络的优势,将IMA展开成深度网络模型(命名为IMA-Net).该方法迭代地执行一种感兴趣区域(regions of interest,ROI)提取算法,在不同尺度的ROI内构建目标函数,并将目标函数分解成若干个优化子问题,子问题的迭代更新过程映射到深度网络结构中,交替更新相关分量,求解出目标函数的最优值.实验结果验证了该方法的有效性和优越性,为目标实时重构提供了一个有效方案.
文献关键词：
非线性逆散射;迭代多尺度方法(IMA);深度网络
中图分类号：
作者姓名：
周辉林;黄鑫;王玉皞
作者机构：
南昌大学人工智能工业研究院,南昌 330031
文献出处：
引用格式：
[1]周辉林;黄鑫;王玉皞-.基于迭代多尺度深度网络的非线性逆散射成像方法)[J].电波科学学报,2022(06):1019-1024,1094
A类：
非线性逆散射,multiscaling
B类：
散射成像,成像方法,多尺度方法,iterative,approach,IMA,电磁场,像空间,逆问题,病态性,局部极小值,开成,深度网络模型,Net,代地,感兴趣区域,regions,interest,ROI,不同尺度,构建目标,分解成,若干个,化子,子问题,迭代更新,更新过程,射到,深度网络结构,解出,最优值,有效方案
AB值：
0.352229
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