研究目的
利用复杂卷积神经网络解决电磁逆散射问题，实现超分辨率电磁成像。
研究成果
所提出的复合卷积神经网络方法能在电磁成像中对仿真和真实数据均实现超分辨率处理，展现出卓越的泛化能力。该方法为解决实时大规模电磁逆散射问题提供了一种非迭代、快速的解决方案。
研究不足
传统迭代方法由于固有的高计算成本而不适用于大规模电磁逆散射问题。所提出的方法旨在解决这一问题，但在超大规模应用中仍可能面临挑战。
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[2018年IEEE国际计算电磁学会议(ICCEM) - 成都 (2018.3.26-2018.3.28)] 2018年IEEE国际计算电磁学会议(ICCEM) - 用于非线性电磁逆散射的复值深度卷积网络
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[2018年IEEE国际计算电磁学会议(ICCEM) - 成都 (2018.3.26-2018.3.28)] 2018年IEEE国际计算电磁学会议(ICCEM) - 用于非线性电磁逆散射的复值深度卷积网络
DOI：10.1109/compem.2018.8496632
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
电磁逆散射问题是一个典型的复杂问题，而传统深度卷积神经网络仅能应用于实数问题。受此启发，本文提出一种采用复值卷积神经网络处理电磁逆问题的新方法。通过引入多个级联的卷积神经网络模块，构建能够实现电磁成像超分辨率的模型。仿真与实验结果表明，该方法为实时处理大规模实际电磁逆散射问题开辟了新途径。
作者：
Long Gang Wang，Min Wang，Wei Zhong，Lianlin Li
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