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基于支持向量机的电磁逆散射方法
  • ISSN号:1000-3290
  • 期刊名称:Acta Physica Sinica
  • 时间:2012
  • 页码:147-154
  • 分类:O436.2[机械工程—光学工程;理学—光学;理学—物理]
  • 作者机构:[1]南京邮电大学电子科学与工程学院,南京210003
  • 相关基金:国家自然科学基金(批准号:61071022)和江苏省高等学校研究生科研创新计划(批准号:CXZZll-0381)资助的课题.
  • 相关项目:早期乳腺癌诊断的三维超宽带微波断层成像理论研究
中文摘要:

为解决电磁逆散射问题,提出了一种实时逆散射方法,该方法利用支持向量机(SVM)将逆散射问题转化为一个回归估计问题.基于SVM的电磁逆散射方法成功地解决了逆散射问题中的非线性和不适定性.利用穿墙问题测试了该方法的可行性和有效性,测试结果表明,不论是无噪声还是有噪声的情况,该方法都能很好地对墙后目标进行探测与定位.此外,在穿墙环境下用SVM预测模型讨论了接收天线的采样位置数对预测结果的影响.最后对多源设置下的预测误差进行了分析和研究,研究表明,相比于单源情况多源设置有利于对墙后目标的识别.

英文摘要:

In order to solve electromagnetic inverse scattering problem, a real-time inverse scattering method is proposed. This technique converts the inverse scattering problem into a regressed one using support vector machine (SVM). Electromagnetic inverse scattering method based on the SVM deals with nonlinearity and ill-posedness inherent in the inverse scattering problem successfully. The feasibility and the validity are tested by making use of simulating through-wall problem, and the results demonstrate that this approach can detect and position the targets behind the wall, no matter whether there exists noise or not. In the through-wall scenario, the influence of the number of sampling positions of receiving antenna on the predicted results is discussed using the predicted model of SVM. In the end, the predicted errors are analyzed and investigated in the multiple source scenario. The results show that this kind of setting is helpful for target identification in through-wall problem.

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期刊信息
  • 《物理学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国物理学会 中国科学院物理研究所
  • 主编:欧阳钟灿
  • 地址:北京603信箱(中国科学院物理研究所)
  • 邮编:100190
  • 邮箱:apsoffice@iphy.ac.cn
  • 电话:010-82649026
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3290
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1958/O4
  • 邮发代号:2-425
  • 获奖情况:
  • 1999年首届国家期刊奖,2000年中科院优秀期刊特等奖,2001年科技期刊最高方阵队双高期刊居中国期刊第12位
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:49876