障碍干扰下的压缩感知电磁成像算法

基于电磁成像模型,针对逆散射问题的病态性和非线性性质,引入压缩感知(CS)中的全变分(TV)算法,旨在减少所需天线数量,并提高电磁成像的图像质量.在玻恩(Born)迭代的基础上,引入全变分压缩感知算法(TV-CS).仿真结果显示:即使目标被障碍物遮挡,该算法也能够在配置较少探测天线的情况下,对目标位置和形状进行准确的重构.

用修正玻昂迭代法重建复杂介质结构

着重阐述了将修正玻昂迭代法（DBIM）结合高效的数值模式匹配法（NMM）用于感应测井中的反演与剖面成象。首先利用玻昂近似将非线性问题线性化，然后应用吉洪诺夫正则化与迭代方法求解电磁场的积分方程。在每一次送代步骤的正演过程中，用数值模式匹配求得响应数据及非均匀介质中的格林函数。而在反演过程中，则利用了NMM解的z向解析性质和径向用线性插值，避免了双重数值积分，大大减少了计算工作量，同时也提高了反演质量。

二维有耗介质体电磁反演的时域玻恩迭代方法

本文利用时域非线性优化方法求解二维有耗介质体的逆散射问题获得了很好的结果.并对正散射的求解精度做了改进.

利用感应测量信息快速反演地层电导率

采用变形玻昂迭代法 (DBIM )对 6FF40 (深感应测井仪 )的测量数据进行地层剖面重建。利用 6FF40的测量数据作为迭代的初始值 ,加快了迭代收敛速度 ;其次利用数值模式匹配(NMM )解的z向解析性质和径向线性插值方法 ,避免了双重数值积分。数值计算结果表明 ,上述两种方法应用后 ,其计算效率和反演质量均得到很大的提高。

二维电磁逆散射变形玻恩迭代法的改进

该文对二维剖面重建的变形玻恩迭代法提出一系列改进方法,包括提高求解正问题的精度和计算效率,采用二次差分正则化并用加权最小二乘法解正则化反演方程,以及利用先验知识预估初值和采用增频法.这些改进方法使反演迭代的收敛性以及解的稳定性和分辨率明显提高.

微波成像技术及其算法综述

介绍了微波成像技术的特点和优势,同时对微波成像的现存算法进行了总结概述,着重介绍了几种具有代表性的重构算法,如ω-k算法、局部形状函数算法、波恩近似算法、对比源算法、粒子群优化算法和非精确牛顿算法。文章通过对几种电磁逆散射算法进行比较,给出不同算法各自的原理、特点及使用范围,并对电磁逆散射算法的发展趋势做了展望。