論文の概要: Deep Learning-Assisted Simultaneous Targets Sensing and Super-Resolution
Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03177v1
- Date: Tue, 2 May 2023 04:27:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-14 21:15:56.042001
- Title: Deep Learning-Assisted Simultaneous Targets Sensing and Super-Resolution
Imaging
- Title（参考訳）: 深層学習支援同時センシングと超解像イメージング
- Authors: Jin Zhao, Huang Zhao Zhang, Ming-Zhe Chong, Yue-Yi Zhang, Zi-Wen
Zhang, Zong-Kun Zhang, Chao-Hai Du, and Pu-Kun Liu
- Abstract要約: マルチファンクショナルディープニューラルネットワークは、準曲面ターゲットインタラクティブシステムにおいて、ターゲット情報を再構成する。
深層学習法は、メタサイトベースターゲット検出において、ターゲットの多様な情報を復元する別の方法を提供する。
この手法は、他の電磁的シナリオにおける逆再構成や前方予測の問題を約束することもある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0297101115974305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, metasurfaces have experienced revolutionary growth in the sensing
and superresolution imaging field, due to their enabling of subwavelength
manipulation of electromagnetic waves. However, the addition of metasurfaces
multiplies the complexity of retrieving target information from the detected
fields. Besides, although the deep learning method affords a compelling
platform for a series of electromagnetic problems, many studies mainly
concentrate on resolving one single function and limit the research's
versatility. In this study, a multifunctional deep neural network is
demonstrated to reconstruct target information in a metasurface targets
interactive system. Firstly, the interactive scenario is confirmed to tolerate
the system noises in a primary verification experiment. Then, fed with the
electric field distributions, the multitask deep neural network can not only
sense the quantity and permittivity of targets but also generate
superresolution images with high precision. The deep learning method provides
another way to recover targets' diverse information in metasurface based target
detection, accelerating the progression of target reconstruction areas. This
methodology may also hold promise for inverse reconstruction or forward
prediction problems in other electromagnetic scenarios.
- Abstract（参考訳）: 近年, 電磁波のサブ波長操作が可能となり, センシングと超解像の領域において, メタサーフェスが画期的な成長を遂げている。
しかし、メタ曲面の追加は、検出されたフィールドからターゲット情報を取得する複雑さを乗じる。
さらに、深層学習法は一連の電磁的問題に対して説得力のあるプラットフォームを提供するが、多くの研究は主に1つの関数の解き方と研究の汎用性を制限することに集中している。
本研究では,多機能ディープニューラルネットワークを用いて,準曲面対象対話システムにおけるターゲット情報の再構成を行う。
まず、対話的なシナリオは、最初の検証実験でシステムノイズを許容することが確認される。
そして、電界分布により、マルチタスク深層ニューラルネットワークは、ターゲットの量と誘電率を感知するだけでなく、高精度な超高解像度画像を生成することができる。
深層学習法は, 地表面のターゲット検出において, ターゲットの多様な情報を復元する別の手段を提供する。
この手法は、他の電磁的シナリオにおける逆再構成や前方予測問題にも期待できる。
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