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J-GLOBAL ID：202102288076830127   整理番号：21A0309025

ソースフレームにおけるマルチタスクベイズ圧縮センシングマイクロ波イメージング法【JST・京大機械翻訳】

Microwave Imaging by Multitask Bayesian Compressed Sensing Within Contrast Source Framework

著者 (4件)： Zhang Qinghe (三峡大学計算机与信息学院,湖北宜昌443002) ,  Yu Shiqi (三峡大学計算机与信息学院,湖北宜昌443002) ,  Shi Liping (三峡大学計算机与信息学院,湖北宜昌443002) ,  Zhang Shihui (三峡大学計算机与信息学院,湖北宜昌443002)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 48  号： 11  ページ： 2208-2214  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 強い散乱体マイクロ波イメージングの困難さに照準を定めて,本論文は,ラプラシアン事前に基づくマルチタスクベイズ圧縮センシング方式を提案して,疎な散乱体のマイクロ波イメージングを実現した。比較ソースフレームワークにおいて,画像領域メッシュの離散的疎知覚モデルを,「データ」積分方程式に基づいて確立し,そして,前方向問題を,モーメント法を用いて,数値的にシミュレーションした。ラプラシアン事前に基づくベイズ圧縮センシング階層モデルを構築する。マルチ入力波の場合,マルチタスクベイズ圧縮センシング法を用いて,比較源を解いた。最後に,「状態方程式」を用いて目的関数の再構成を実現した。雑音を考慮した場合,マルチピクセル単一ターゲット,不均一ターゲット,マルチターゲットのマイクロ波画像数値シミュレーションにより,共役勾配法,一次Born近似フレームでのマルチタスクベイズ圧縮センシング法の再構成結果と比較して,この方法の有効性とロバスト性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Born近似 ,  雑音 ,  状態方程式 ,  積分方程式 ,  再構成 ,  目的関数 ,  有効性 ,  散乱体 ,  境界要素法 ,  ロバスト性 ,  *Laplace演算子 ,  共役勾配法
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  *圧縮センシング ,  *マイクロ波イメージング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ソース ,  マルチタスク ,  圧縮センシング ,  マイクロ波イメージング