論文の概要: Noise-Adaptive Intelligent Programmable Meta-Imager

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10171v1
• Date: Mon, 22 Aug 2022 09:36:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 14:45:20.094654
• Title: Noise-Adaptive Intelligent Programmable Meta-Imager
• Title（参考訳）: 雑音適応型知的プログラマブルメタイメージ
• Authors: Chenqi Qian, Philipp del Hougne
• Abstract要約: 本稿では,異なる種類のノイズに適応する,インテリジェントなプログラム可能な計算メタイメージングを提案する。 学習した照明パターンがノイズにどのように依存するかを研究する。 ノイズ適応型知的メタイメージングは、従来の擬似ランダム照明パターンよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an intelligent programmable computational meta-imager that tailors its sequence of coherent scene illuminations not only to a specific information-extraction task (e.g., object recognition) but also adapts to different types and levels of noise. We systematically study how the learned illumination patterns depend on the noise, and we discover that trends in intensity and overlap of the learned illumination patterns can be understood intuitively. We conduct our analysis based on an analytical coupled-dipole forward model of a microwave dynamic metasurface antenna (DMA); we formulate a differentiable end-to-end information-flow pipeline comprising the programmable physical measurement process including noise as well as the subsequent digital processing layers. This pipeline allows us to jointly inverse-design the programmable physical weights (DMA configurations that determine the coherent scene illuminations) and the trainable digital weights. Our noise-adaptive intelligent meta-imager outperforms the conventional use of pseudo-random illumination patterns most clearly under conditions that make the extraction of sufficient task-relevant information challenging: latency constraints (limiting the number of allowed measurements) and strong noise. Programmable microwave meta-imagers in indoor surveillance and earth observation will be confronted with these conditions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,特定の情報抽出タスク(オブジェクト認識など)だけでなく,異なる種類の雑音にも適応する,コヒーレントなシーンイルミネーションのシーケンスを調整した,インテリジェントなプログラマブルな計算メタイメージシステムを提案する。 学習照明パターンが騒音にどう依存するかを体系的に研究し,学習照明パターンの強度と重なりの傾向を直感的に理解できることを見出した。 我々は,マイクロ波動的メタサーフェスアンテナ(dma)の解析結合双極子フォワードモデルに基づいて解析を行い,ノイズを含むプログラマブルな物理計測プロセスと,それに続くディジタル処理層からなる微分可能なエンドツーエンド情報フローパイプラインを定式化する。 このパイプラインは、プログラム可能な物理重み(コヒーレントなシーン照明を決定するDMA構成)とトレーニング可能なデジタル重みを共同で設計することを可能にする。 ノイズ適応型知的メタイメージングは、従来の擬似ランダム照明パターンを、十分なタスク関連情報の抽出を困難にする条件下において、遅延制約(許容測定回数の制限)と強いノイズ下で、明らかに優れています。 屋内監視と地球観測のプログラム可能なマイクロ波メタイメージングは、これらの状況に直面する。

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