电磁逆散射 - 专利交易市场|柿子坊知识产权运营平台

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本发明公开了利用无相位数据解决高度非线性电磁逆散射问题的方法，属于电磁波逆散射成像技术领域。在Lippmann‑Schwinger积分方程（LSIE）的基础上，增加了一个实参数来缓和模型的非线性，提出一种新的收缩积分方程（CIE），结合用低频的傅里叶基来扩展电流空间，这样不仅能有效的过滤掉大部分的噪声干扰（噪声存在于高频分量中），且通过选择合适的傅里叶基个数和CIE方程中的参数值，逆散射模型的非线性能够有效的降低，在抗噪声性能和节约计算成本上有很大的效用。基于CIE方程的对比源反演方法在本发明中使用，通过仿真数据和实测数据的反演验证了该方法的有效性。

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基于神经网络解决电磁逆散射问题的两步无相位成像法

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本发明公开了一种基于神经网络解决电磁逆散射问题的两步无相位成像法。在电磁逆散射成像领域，全波数据反演算法需要用到全波数据，然而全波数据的实际测量相当困难；无相位反演算法仅需要使用无相位总场数据，无相位总场数据的实际测量要容易很多，但是无相位反演算法具有更高的非线性度，计算较为困难。本发明正是针对全波数据反演算法和无相位反演算法的优缺点而产生的，结合CNN，先对无相位数据进行相位恢复，然后再结合全波数据反演算法重建图像。

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利用无相位数据解决高度非线性电磁逆散射问题的方法

基于神经网络解决电磁逆散射问题的两步无相位成像法

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