We consider the application of a subspace migration (SM) algorithm to quickly identify small objects in microwave imaging. In various problems, it is easy to measure the diagonal elements of the scattering matrix if the location of the transmitter and the receiver is the same. To address this issue, several studies have been conducted by setting the diagonal elements to zero. In this paper, we generalize the imaging problem by setting diagonal elements of the scattering matrix as a constant with the application of SM. To show the applicability of SM and its dependence on the constant, we show that the imaging function of SM can be represented in terms of an infinite series of the Bessel functions of integer order, antenna number and arrangement, and applied constant. This result enables us to discover some further properties, including the unique determination of objects. We also demonstrated simulation results with synthetic data to support the theoretical result.


翻译:本文考虑应用子空间迁移(SM)算法快速识别微波成像中的小目标。在许多问题中,若发射器与接收器位置相同,则散射矩阵的对角元素易于测量。为解决此问题,现有研究通常将对角元素设为零。本文通过将散射矩阵对角元素设为常数,并结合SM算法推广此类成像问题。为证明SM的适用性及其对常数的依赖性,我们证明SM的成像函数可表示为整数阶贝塞尔函数、天线数量和排列方式以及应用常数的无穷级数形式。该结果使我们能够发现若干性质,包括目标的唯一确定性。同时,我们通过合成数据的仿真结果验证理论结论。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
24+阅读 · 2020年9月25日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
详述DeepMind wavenet原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
12+阅读 · 2017年6月26日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Augmentation for small object detection
Arxiv
13+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
最新内容
现代战争的隐蔽系统:伊朗战争十大启示
专知会员服务
0+阅读 · 今天3:58
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
3+阅读 · 6月26日
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
4+阅读 · 6月26日
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
12+阅读 · 6月26日
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
4+阅读 · 6月26日
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
3+阅读 · 6月26日
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
详述DeepMind wavenet原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
12+阅读 · 2017年6月26日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员