基于混合共轭梯度的对比源反演方法

传统的对比源反演(Contrast Source Inversion,CSI)是一种非线性迭代类的电磁逆散射算法。该方法的核心思想是将散射场与未知的散射体中的源分布联系起来,将对比源视为一个独立的变量,使用共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)法交替更新对比源和对比度。CG选择的共轭参数是Polak-Ribiére-Polyak(PRP),在优化含噪散射场数据时,迭代过程会出现收敛缓慢甚至不收敛的问题。为此,在研究CSI处理离散的频域源类积分方程的基础上,本文提出了基于混合共轭梯度的对比源反演方法,该方法通过凸组合的方式对原始PRP共轭参数进行修正,以保证每次迭代确定的梯度信息一致收敛。由合成数据和实验数据重建的结果表明,该方法不仅具有更好的抗噪性能,而且保留了目标的局部特征。