Fugu-MT 論文翻訳(概要): Plug-and-Play Regularization on Magnitude with Deep Priors for 3D Near-Field MIMO Imaging

論文の概要: Plug-and-Play Regularization on Magnitude with Deep Priors for 3D Near-Field MIMO Imaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16024v1
Date: Tue, 26 Dec 2023 12:25:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-27 15:11:31.259105
Title: Plug-and-Play Regularization on Magnitude with Deep Priors for 3D Near-Field MIMO Imaging
Title（参考訳）: 3次元近接場MIMO画像の深部優先画像によるプラグ・アンド・プレイ規則化
Authors: Okyanus Oral, Figen S. Oktem
Abstract要約: 近接場レーダイメージングシステムは、医学診断、スルーウォールイメージング、隠蔽兵器検出、非破壊評価など、幅広い用途で使用されている。
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: Near-field radar imaging systems are recently used in a wide range of applications, such as medical diagnosis, through-wall imaging, concealed weapon detection, and nondestructive evaluation. In this paper, we consider the problem of reconstructing the three-dimensional (3D) complex-valued reflectivity distribution of the near-field scene from sparse multiple-input multiple-output (MIMO) array measurements. Using the alternating direction method of multipliers (ADMM) framework, we solve this inverse problem by enforcing regularization on the magnitude of the complex-valued reflectivity distribution. For this, we provide a general expression for the proximal mapping associated with such regularization functionals. This equivalently corresponds to the solution of a complex-valued denoising problem which involves regularization on the magnitude. By utilizing this expression, we develop a novel and efficient plug-and-play (PnP) reconstruction method that consists of simple update steps. Due to the success of data-adaptive deep priors in various imaging problems, we also train a 3D deep denoiser to exploit within the developed PnP framework for MIMO imaging. The effectiveness of the developed learning-based PnP approach is illustrated under various compressive and noisy observation scenarios using both simulated data and experimental measurements. The performance is also compared with sparsity priors and the commonly used analytical approaches such as back-projection and Kirchhoff migration. The results demonstrate that the developed technique not only provides state-of-the-art reconstruction performance for 3D real-world targets, but also enables fast computation. Our approach provides a unified general framework to effectively handle arbitrary regularization on the magnitude of a complex-valued unknown and is equally applicable to other radar image formation problems (including SAR).
Abstract（参考訳）: 近距離レーダーイメージングシステムは、医療診断、スルーウォールイメージング、隠蔽兵器検出、非破壊評価などの幅広い用途で最近使用されている。本稿では, スパース多重出力多重出力(MIMO)アレイ測定から, 近接場シーンの3次元複素値反射率分布を再構成する問題を考察する。乗算器(ADMM)フレームワークの交互方向法を用いて,複素数値反射率分布の大きさを正規化することにより,この逆問題を解く。これに対し、そのような正規化関数に関連する近位写像の一般表現を提供する。これは、その大きさの正則化を含む複素数値デノナイジング問題の解と等価である。この表現を利用することで、簡単な更新ステップからなる新規で効率的なプラグアンドプレイ(PnP)再構成手法を開発した。様々な画像問題におけるデータ適応型ディープ先行処理の成功により,MIMOイメージングのためのPnPフレームワーク内での3次元ディープデノイザの活用を訓練する。学習に基づくPnP手法の有効性は、シミュレーションデータと実験測定の両方を用いて、様々な圧縮的、ノイズの多い観測シナリオで示される。パフォーマンスは、sparsity priorsや、バックプロジェクションやkirchhoff migrationといった一般的な分析アプローチと比較される。その結果,本手法は3次元実世界の目標に対して最先端の再構築性能を提供するだけでなく,高速な計算が可能となった。提案手法は,複素数値未知量の任意の正規化を効果的に処理するための統一的な汎用フレームワークを提供し,他のレーダ画像形成問題(SARを含む)にも等しく適用可能である。

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