摘 要：對(duì)于在TM 柱面波、平面波簡(jiǎn)諧波照射下，接收裝置采用線狀、環(huán)狀裝置，在有約束和沒(méi)有約束情況下的目標(biāo)重構(gòu)，從散射的積分方程出發(fā)，采用矩量法離散該積分方程，對(duì)所得的非線性方程組采用Levenberg-Marquardt方法求解，其中對(duì)正則化因子，即阻尼因子的選取采用修正的Feltcher算法。數(shù)值結(jié)果表明該方法可以減少求解方程組的病態(tài)性，具有較好的收斂性。比較數(shù)值仿真結(jié)果，給出二維介質(zhì)重構(gòu)的實(shí)驗(yàn)設(shè)置方法。

關(guān)鍵詞：重構(gòu)；Feltcher算法；微波成像；非線性方程組

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：1004-373X(2008)06-053-03

Reconstruction of the Two-Dimension Inhomogeneous Media with a Levenberg-Marquardt Method

ZHANG Hui，LI Zongling，ZHANG Xiaodi，MA Fengquan

(Xianyang Teacher College，Xianyang，712000，China)

Abstract：The reconstruction of is obtained from the scattered integral equation based on the method of moment with pulse-basis function and point matching while the receiver distribution is the circular shape or linear one，the constraint is forced or not，the incident wave is cylindrical wave or plane wave.The integral equation is discretized by MOM，it is solved with Levenberg-Marquardt method and the damping factor is selected with the modified Feltcher algorithm.Numerical example shows the method possessed good convergence and can obtain good reconstruction results.In final the reconstruction configuration of a 2-D inhomogeneous object is given.

Keywords：reconstruction；Feltcher algorithm；micro-wave imaging；non-linear equation

微波成像是一種以微波作為信息載體，利用在目標(biāo)外獲得的散射場(chǎng)來(lái)重構(gòu)物體的形狀、位置以及構(gòu)成參數(shù)等的一種成像方法。由于該方法在醫(yī)學(xué)^[1]、非損壞性探測(cè)^[2]、遙測(cè)^[3]等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景，而使得對(duì)于實(shí)驗(yàn)方法、重構(gòu)算法的研究有了長(zhǎng)足的發(fā)展。從研究的文獻(xiàn)看，在目標(biāo)重構(gòu)中對(duì)于散射場(chǎng)的接收有線狀裝置、環(huán)形裝置，照射目標(biāo)體的的電磁波有柱面波、平面波等。重構(gòu)的算法有基于衍射層析的第一代算法，求解弱的、小的散射體的Bron，Rotv^[4]算法以及修正的梯度算法、修正的Bron算法^[5]等。由于介質(zhì)重構(gòu)是一個(gè)病態(tài)問(wèn)題，病態(tài)性加劇了解決問(wèn)題的復(fù)雜性。Levenberg-Marquardt(L-M)方法^[6]是解決所研究病態(tài)問(wèn)題的一種有效的方法，而該方法的關(guān)鍵是選擇合適的阻尼因子，基于此，本文對(duì)阻尼因子的選取采用選擇阻尼因子的修正的Feltcher算法^[7]，經(jīng)數(shù)值仿真表明：該方法既可保持一定的收斂速度，又可改善問(wèn)題的病態(tài)性。

本文對(duì)于2-D柱狀目標(biāo)體目標(biāo)，從目標(biāo)散射的積分方程出發(fā)，采用矩量法離散該積分方程，對(duì)所得的非線性方程組采用L-M方法求解，其中阻尼因子的選取采用修正的Feltcher方法^[7]。在比較了在TM柱面波、平波照射下，接收裝置為線狀結(jié)構(gòu)和環(huán)狀結(jié)構(gòu)、

在有經(jīng)驗(yàn)約束和無(wú)約束情況下目標(biāo)的重構(gòu)，比較仿真結(jié)果給出介質(zhì)重構(gòu)的實(shí)驗(yàn)裝置設(shè)置。

1 構(gòu)型

對(duì)于二維目標(biāo)介電常數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。其構(gòu)型如圖1接收裝置為環(huán)狀結(jié)構(gòu)，圖2為線狀接收裝置。在圖1、圖2中，區(qū)域Ω中的二維目標(biāo)，被不同入射方向的(用θinl表示，l=1，2，…，J)時(shí)諧TM波eil照射，eil為平面波或柱面波，R=1，2，3…為接收器所在點(diǎn)。

圖1 環(huán)狀接收散射

2 前向問(wèn)題和逆向問(wèn)題

在微波成像中，許多微波成像系統(tǒng)都可形成如下的算子方程^[5]：

4 數(shù)值模擬結(jié)果和討論

定義：反差函數(shù)和散射場(chǎng)的相對(duì)誤差分別為：

在式(16)中C0，e0s分別為反差函數(shù)和散射場(chǎng)的理論值，es和C(c)分別為散射場(chǎng)和反差函數(shù)的迭代值。

本節(jié)給出二維目標(biāo)復(fù)介電常數(shù)的重構(gòu)結(jié)果。在所給的例子中，背景介質(zhì)取為真空，目標(biāo)反差函數(shù)其實(shí)部和虛部如圖3(a)，(b)。其中阻尼因子的選取是采用修正Feltcher算法。[KH-2]

圖3 目標(biāo)反著函數(shù)實(shí)部和虛部

圖4(a)，圖4(b)和圖5(a)，圖5(b)是采用平面波作為入射波、接收器分別為線狀和環(huán)狀分布，在有經(jīng)驗(yàn)約束(constraint)和無(wú)經(jīng)驗(yàn)約束(un-constraint)時(shí)的ErrS和Erres相對(duì)于迭代次數(shù)的關(guān)系圖。圖中顯示線狀接收裝置在無(wú)約束情況下，迭代的散射場(chǎng)要比有約束的情況更接近理論值，但有約束的迭代其反差函數(shù)的相對(duì)誤差在一定的迭代次數(shù)之后比無(wú)約束更小。而對(duì)于環(huán)狀接收裝置，在約束情形下，散射場(chǎng)和反差函數(shù)的相對(duì)誤差比無(wú)約束的要小。比較線狀接收裝置和環(huán)狀接收裝置的數(shù)值仿真結(jié)果：有約束的環(huán)狀接收裝置目標(biāo)重構(gòu)的反差函數(shù)相對(duì)誤差小于同迭代級(jí)次的線狀接收裝置。

圖4 ErrS和Erres相對(duì)于迭代次數(shù)關(guān)系圖

圖5 ErsS和Erres相對(duì)于迭代次數(shù)關(guān)系圖2

圖6(a)，圖6(b)是分別以平面波、柱面波，接收裝置為線狀、環(huán)狀裝置，(plnear linear，平面波入射，接受為線狀裝置；planear circular，平面波入射，接受為環(huán)狀裝置；cylinder circular，柱面波入射，接受為環(huán)狀裝置；)有約束情形下的ErrS和Erres相對(duì)于迭代次數(shù)的關(guān)系圖。

從數(shù)值仿真的結(jié)果看在有約束、入射波為平面波的情形下且接收裝置為環(huán)狀分布時(shí)，重構(gòu)的反差函數(shù)有較小的相對(duì)誤差。

圖6 ErrS和Erres相對(duì)于迭代次數(shù)關(guān)系圖3

圖7(a)，圖7(b)是采用入射波為平面波、接收裝置為環(huán)狀分布、有約束的情況下，在第11次迭代時(shí)的目標(biāo)實(shí)部和虛部的重構(gòu)結(jié)果。

圖7 目標(biāo)虛實(shí)部的重構(gòu)結(jié)果

5 結(jié) 語(yǔ)

數(shù)值仿真結(jié)果表明：修正的Feltcher算法，在一定的初始值范圍內(nèi)，算法具有較好的收斂性，收斂性對(duì)初始值的要求較為寬松。對(duì)于二維目標(biāo)介質(zhì)的重構(gòu)，比較好的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)置為采用平面波作為入射波，接收器采用環(huán)狀分布。在重構(gòu)的過(guò)程中，如果考慮經(jīng)驗(yàn)資料的話，將能得到好的重構(gòu)結(jié)果。修正的Feltcher算法的缺陷是在選擇正則化因子的過(guò)程中需多次求解方程組，增加了計(jì)算量，同時(shí)在仿真過(guò)程中未考慮噪聲的影響。所以，減少計(jì)算量和考慮噪聲的影響將是下一步努力的方向。

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注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文。