基于DSM-CSI的非线性逆散射算法研究

莫仲念; 周辉林; 段荣行; 王玉皞

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2016.10.031

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基于DSM-CSI的非线性逆散射算法研究

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于DSM-CSI的非线性逆散射算法研究
- DSM-CSI Based Nonlinear Inverse Scattering Method for Complex Objects Reconstruction
- 电子学报 2016年44卷第10期页码：2501-2506
- 作者机构：
  
  南昌大学信息工程学院电子信息工程系,江西,南昌,330031
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61062009，No.71461021，No.61261010）;江西省自然科学基金 (No.2015BAB207001）;江西省科技支撑计划 (No.20151BBE50090）
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2016.10.031
  中图分类号： O451
- 纸质出版：2016
- 稿件说明：
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莫仲念, 周辉林, 段荣行, 等. 基于DSM-CSI的非线性逆散射算法研究[J]. 电子学报, 2016,44(10):2501-2506.

MO Zhong-nian, ZHOU Hui-lin, DUAN Rong-xing, et al. DSM-CSI Based Nonlinear Inverse Scattering Method for Complex Objects Reconstruction[J]. Acta Electronica Sinica, 2016, 44(10): 2501-2506.
莫仲念, 周辉林, 段荣行, 等. 基于DSM-CSI的非线性逆散射算法研究[J]. 电子学报, 2016,44(10):2501-2506. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.10.031.

MO Zhong-nian, ZHOU Hui-lin, DUAN Rong-xing, et al. DSM-CSI Based Nonlinear Inverse Scattering Method for Complex Objects Reconstruction[J]. Acta Electronica Sinica, 2016, 44(10): 2501-2506. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.10.031.

摘要

由于反演问题中散射体所处区域和散射体个数信息的缺失，进而导致非线性逆散射方法的待重构空间维数高和运算代价高.基于线性逆散射方法在重构目标区域和目标个数信息的计算代价低，本文提出一种DSM（Direct Sampling Method）线性方法和CSI（Contrast Source Inversion）非线性方法相结合的非线性逆散射方法.该方法利用DSM方法的重构结果为CSI方法提供散射体所处区域和散射体个数的先验信息，进而降低待重构空间的维数以及非线性逆散射问题的计算量.实验计算结果证明了该方法的有效性.

Abstract

Due to the absence of information concerning the location and number of scattering objects in inverse scattering problem

it results in nonlinear inverse scattering method calling for high refactoring space dimension and high computational cost.Based on the low computational burden with the linear inverse scattering methods in reconstructing the location and number of the targets

we propose a nonlinear inverse scattering method in this paper

which combined with DSM linear and CSI nonlinear inverse scattering methods.The reconstruction results of DSM are used as the prior information to provide the location and the number of the targets for the CSI method

which reduce the dimension of refactoring space and the amount of computation.Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

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