面向复杂散射体的级联网络高噪声免疫时域反演（TICaN）
信号处理
2022-03-10 v1 计算物理
摘要
本文提出一种高噪声免疫时域反演级联网络（TICaN），用于从测量的电磁场中重建散射体。TICaN由一个旨在提高信噪比的去噪块和一个从原始时域测量中重建电磁特性的反演块组成。本研究考察的散射体包括复杂几何形状和高对比度，涵盖地层、有耗介质和超精细结构等。经过充分训练后，从精度、噪声免疫性、计算加速和泛化能力角度评估TICaN的性能。可以证明，所提框架能在高强度噪声环境下实现高精度反演。与传统重建方法相比，TICaN利用GPU的并行计算能力避免了繁琐的迭代计算，从而显著减少计算时间。此外，所提TICaN在重建未知散射体（如著名的Austria环）方面具有一定泛化能力。由此，相信所提TICaN将为各种实际场景的实时定量微波成像提供新路径。
引用
@article{arxiv.2203.04402,
title = {High Noise Immune Time-domain Inversion via Cascade Network (TICaN) for Complex Scatterers},
author = {Hongyu Gao and Yinpeng Wang and Qiang Ren and Zixi Wang and Liangcheng Deng and Chenyu Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.04402},
year = {2022}
}
备注
9 pages, 11 figures