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J-GLOBAL ID：202202236023918114   整理番号：22A0397798

凸最適化の観点からの二次元逆散乱問題の近似【JST・京大機械翻訳】

An Approximation of 2-D Inverse Scattering Problems From a Convex Optimization Perspective

著者 (4件)： Liu Yangqing (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Han Shuo (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Soldovieri Francesco (Institute for Electromagnetic Sensing of the Environment of the National Research Council of Italy, Naples, Italy) ,  Erricolo Danilo (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois Chicago, Chicago, IL, USA)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.8012305.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2D形状における逆散乱問題を解くための2段階戦略を提示した。第一段階は,凸最適化問題として逆散乱を近似し,事前知識や調整パラメータなしに調査中のドメイン内の全場の推定を提供する。第二段階では,以前に推定した全場を用いて,レベル1Haarウェーブレット変換基底関数の重ね合わせによって表される未知のコントラスト誘電率を再構成した。ウェーブレット係数,最小絶対収縮および選択演算子(LASSO)問題の{l_{1}→ノルム制約に対して,ウェーブレットベース誘電率表現のスパース性を考慮することにより,{l_{2}-ノルム残差の大域的最小を探索するための,最小絶対収縮および選択演算子(LASSO)問題を利用した。比較的小さな電気サイズの物体に対する提案した定式化の有効性を評価するために数値結果を示した。最後に,このアプローチを実験データに対して検証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コントラスト ,  誘電率 ,  残差 ,  *近似法 ,  再構成 ,  重合せ ,  *二次元 ,  定式化 ,  ノルム ,  基底関数
準シソーラス用語： 事前知識 ,  スパース性 ,  *凸最適化 ,  凸最適化問題 ,  *逆散乱問題 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 凸最適化 ,  観点 ,  逆散乱問題 ,  近似