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/2312.16024v2
- Date: Wed, 13 Mar 2024 22:27:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-16 01:52:29.044984
- 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、隠蔽兵器の検出や医療診断など、幅広い用途で使用されている。
3次元複素数値反射率の問題は、その大きさに対して正則化を強制することによるものである。
- 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 used in a wide range of applications such as concealed weapon detection and medical diagnosis. In this paper, we consider the problem of reconstructing the three-dimensional (3D) complex-valued reflectivity distribution of the near-field scene by enforcing regularization on its magnitude. We solve this inverse problem by using the alternating direction method of multipliers (ADMM) framework. 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 imaging, we also train a 3D deep denoiser to exploit within the developed PnP framework. The effectiveness of the developed approach is demonstrated for multiple-input multiple-output (MIMO) imaging under various compressive and noisy observation scenarios using both simulated and experimental data. The performance is also compared with the commonly used direct inversion and sparsity-based reconstruction approaches. The results demonstrate that the developed technique not only provides state-of-the-art 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）: 近接場レーダイメージングシステムは、隠蔽兵器の検出や医療診断など、幅広い用途で使用されている。
本稿では,3次元複素数値反射率分布の3次元再構成について,その大きさを正規化することで検討する。
乗算器の交互方向法(ADMM)を用いて,この逆問題を解決する。
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。
データ適応型深層画像撮影の成功により,開発したPnPフレームワーク内での3次元深層デノイザの活用を訓練する。
本手法の有効性は, シミュレーションデータと実験データの両方を用いて, 様々な圧縮・雑音観測シナリオ下でのマルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)イメージングにおいて実証された。
この性能は、一般的に使われる直接反転と疎性に基づく再構成手法と比較される。
その結果, 開発技術は3次元実世界の目標に対して最先端の性能を提供するだけでなく, 高速な計算を可能にしていることがわかった。
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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