文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
文章編號(hào): 0258-7998(2014)10-0069-03
0 引言
電磁波傳播時(shí),如果介質(zhì)有突變或者不均勻,就會(huì)發(fā)生散射,其逆過程就是電磁逆散射。隨著科技不斷地高速發(fā)展,逆散射的研究應(yīng)用有了明顯的實(shí)際價(jià)值與突破。當(dāng)前通過應(yīng)用多探測(cè)傳感器、測(cè)量手段和計(jì)算機(jī)技術(shù),可以高效地采集到很多的電磁逆散射數(shù)據(jù)信息,并且進(jìn)行保存。與此同時(shí),還將這些數(shù)據(jù)采用科學(xué)的技術(shù)手段進(jìn)行處理以及呈現(xiàn)出最終結(jié)果信息[1-2]。其中比較有代表性的研究有:在上世紀(jì)90年代左右,Chew以及Wang提出了一種解決了Born近似與Rytov近似的二維逆散射問題的有效方法,即是Born迭代法和變形Born迭代法;90年代中期,Lin以及Kiang研究了在衍射層析成像以及等效源背景下的一種逆散射方法,能夠確定二維導(dǎo)體柱的幾何形狀與方位。然而近20年,這一領(lǐng)域在具體的實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用中卻一直未能有很好的突破,極易出現(xiàn)獲取數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確等問題[3-5]。目前為止,國(guó)內(nèi)外學(xué)者采用了很多方法破解上述電磁逆散射應(yīng)用中碰到的問題,1979年Schmidt等人首次給出多重信號(hào)分類(MUSIC)算法,該算法使得空間譜估計(jì)算法邁入了新的階段,是空間譜估計(jì)理論體系的核心算法[6-7]。本文引入了時(shí)間反演進(jìn)行多重信號(hào)分類法(MUSIC)算法改進(jìn),實(shí)現(xiàn)了理想和擴(kuò)展散射物圖像數(shù)據(jù)的確定。由算法應(yīng)用及對(duì)比結(jié)果可知,設(shè)計(jì)算法優(yōu)勢(shì)明顯,這一研究對(duì)于電磁逆散射的推廣和實(shí)際應(yīng)用具有很高的借鑒價(jià)值。
1 時(shí)間反轉(zhuǎn)算法的理論模型
計(jì)算出的最后結(jié)果處于散射位置的最高位置。本文改進(jìn)的MUSIC算法正是基于上述理論模型建立的。
2 擴(kuò)展散射體的改進(jìn)算法的應(yīng)用設(shè)計(jì)
理想的點(diǎn)散射體采用改進(jìn)MUSIC算法得出的結(jié)果非常好。然而,面向擴(kuò)展目標(biāo)物質(zhì)散射體時(shí),得出的結(jié)果還需要驗(yàn)證。理論研究表明,矩陣圖的結(jié)果以及特征值的數(shù)量決定了重建圖像的結(jié)果,下面將從這一角度對(duì)不同數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)果分析。
2.1 Ipswich數(shù)據(jù)集的應(yīng)用重建
美國(guó)的電磁測(cè)量設(shè)施在Ipswich和Massachusetts,給出了16個(gè)目標(biāo)的電磁散射數(shù)據(jù)。在這些目標(biāo)中,前面的3個(gè)目標(biāo)里有的數(shù)據(jù)較少,無法用來重建成像;最后的3個(gè)目標(biāo)里有合成數(shù)據(jù),也無法用來重建成像。因此,只剩下10個(gè)目標(biāo)可以進(jìn)行分析研究,即是ips004~ips013。Ipswich數(shù)據(jù)是單一頻率的遠(yuǎn)電場(chǎng)數(shù)據(jù)。它的波長(zhǎng)λ=3 cm,發(fā)射器和接收器分別處于半徑為3.7 m和3 m的圓上。在R=3.7 m的圓上有36個(gè)發(fā)射器,每?jī)蓚€(gè)發(fā)射器之間都間隔10°。此時(shí),接收裝置有兩套,在R=3 m的圓上有36個(gè)接收器,每?jī)蓚€(gè)接收器之間都間隔10°;另一套在R=3 m的圓上有1 800個(gè)接收器,每?jī)蓚€(gè)接收器之間都間隔0.2°。而物體的折射率無法知曉。因?yàn)榘l(fā)射器與接收器距離散射體很遠(yuǎn),所以可看作是入射場(chǎng)在無窮大處發(fā)射,散射場(chǎng)在無窮大處散射,同時(shí)還以平面波作入射場(chǎng),則有:
2.2 非均勻的介質(zhì)目標(biāo)圖像重建的算法應(yīng)用
雙圓形金屬柱體如圖2所示。其面積是0.3 m×0.3 m,第一和第二個(gè)柱體的中心點(diǎn)坐標(biāo)分別是(x,y)=(0,0.045)m,(x,y)=(-0.01,-0.045)m,顯然這是一類非均勻的介質(zhì)目標(biāo)。TE波在4 GHz下的多重靜態(tài)響應(yīng)矩陣圖如圖3(a)所示,此目標(biāo)在4 GHz時(shí)的特征值圖如圖3(b)所示。x軸方向代表特征值數(shù)量,y軸方向代表特征值。4 GHz頻率下采取擴(kuò)展改進(jìn)MUSIC算法得到的重建結(jié)果圖如圖3(c)所示,其圖顯示的面積為75 mm×75 mm。TE波在8 GHz下的多重靜態(tài)響應(yīng)矩陣圖如圖4(a)所示,該目標(biāo)在8 GHz下特征值圖如圖4(b)所示。x軸方向代表特征值數(shù)量,y軸方向代表特征值。在8 GHz頻率下用擴(kuò)展的改進(jìn)MUSIC算法得到的重建結(jié)果圖如圖4(c)所示,其圖的顯示面積也為75 mm×75 mm。TM波在18 GHz下的多重靜態(tài)響應(yīng)矩陣圖如圖5(a)所示,該目標(biāo)在18 GHz時(shí)的特征值圖如圖5(b)所示。其中,x軸方向表示特征值數(shù)量,y軸方向表示特征值。在18 GHz頻率下用擴(kuò)展的MUSIC算法得到的重建結(jié)果圖如圖5(c)所示,該圖顯示面積也為75 mm×75 mm。
上述采用不同條件下的多頻、多收發(fā)的實(shí)測(cè)微波數(shù)據(jù),由3種不同條件下的重建結(jié)果看出,設(shè)計(jì)算法很好地實(shí)現(xiàn)了解決電磁逆散射的問題,表明了引入時(shí)間反演矩陣?yán)碚摰脑O(shè)計(jì)是準(zhǔn)確且高效的,且對(duì)比看出頻率越高得到的重建效果越好。
3 結(jié)論
由從虛擬實(shí)驗(yàn)中的重建最終數(shù)據(jù)結(jié)果可知,經(jīng)過反演算法與采用線性多重信號(hào)分類算法得到的重建數(shù)據(jù)效果優(yōu)勢(shì)明顯。與此同時(shí),在面向非均勻的介質(zhì)目標(biāo)時(shí)改進(jìn)的多重信號(hào)算法也能得出較好的結(jié)果。改進(jìn)算法可以進(jìn)行實(shí)時(shí)成像。文中研究對(duì)于實(shí)際推廣應(yīng)用具有很高的價(jià)值。
參考文獻(xiàn)
[1] 歐陽華,吳正國(guó),尹為民.dq變換和MUSIC算法在間諧波檢測(cè)中的應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào),2013,24(5):83-87.
[2] 尤國(guó)紅,邱天爽,夏楠,等.基于均勻圓陣的擴(kuò)展循環(huán)MUSIC算法[J].通信學(xué)報(bào),2014,35(2):9-15.
[3] CHENEY M.The linear sampling method and the MUSIC algorithm[J].Inverse Problems,2001,17(4):591.
[4] CHARG?魪 P,WANG Y,SAILLARD J.An extended cyclic MUSIC algorithm[J].Signal Processing,IEEE Transactions on,2003,51(7):1695-1701.
[5] 丁衛(wèi)安,馬遠(yuǎn)良.虛擬陣列變換法解相干信號(hào)MUSIC算法研究[J].微波學(xué)報(bào),2008,24(2):27-30.
[6] SWINDLEHURST A L,KAILATH T.A performance analysis of subspace-based methods in the presence of model errors.I.The MUSIC algorithm[J].Signal Processing,IEEE Transactions on,1992,40(7):1758-1774.
[7] KIRSCH A.The MUSIC-algorithm and the factorization method in inverse scattering theory for inhomogeneous media[J].Inverse Problems,2002,18(4):1025.