論文の概要: Multi-frequency Neural Born Iterative Method for Solving 2-D Inverse Scattering Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01315v1
- Date: Mon, 2 Sep 2024 15:16:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 06:25:12.774024
- Title: Multi-frequency Neural Born Iterative Method for Solving 2-D Inverse Scattering Problems
- Title（参考訳）: 多周波ニューラルボルン反復法による2次元逆散乱問題の解法
- Authors: Daoqi Liu, Tao Shan, Maokun Li, Fan Yang, Shenheng Xu,
- Abstract要約: 多周波電磁逆散乱問題(ISP)に対処する深層学習に基づくイメージング手法を提案する。
深層学習技術とEM物理法則を組み合わせることで,多周波ニューラルボルン反復法(Neural BIM)の開発に成功した。
多周波ニューラルBIMの有効性は、ISPを解くための精度と計算効率の向上を実証し、合成および実験データを通して検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.171666227612361
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we propose a deep learning-based imaging method for addressing the multi-frequency electromagnetic (EM) inverse scattering problem (ISP). By combining deep learning technology with EM physical laws, we have successfully developed a multi-frequency neural Born iterative method (NeuralBIM), guided by the principles of the single-frequency NeuralBIM. This method integrates multitask learning techniques with NeuralBIM's efficient iterative inversion process to construct a robust multi-frequency Born iterative inversion model. During training, the model employs a multitask learning approach guided by homoscedastic uncertainty to adaptively allocate the weights of each frequency's data. Additionally, an unsupervised learning method, constrained by the physical laws of ISP, is used to train the multi-frequency NeuralBIM model, eliminating the need for contrast and total field data. The effectiveness of the multi-frequency NeuralBIM is validated through synthetic and experimental data, demonstrating improvements in accuracy and computational efficiency for solving ISP. Moreover, this method exhibits strong generalization capabilities and noise resistance. The multi-frequency NeuralBIM method explores a novel inversion method for multi-frequency EM data and provides an effective solution for the electromagnetic ISP of multi-frequency data.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,多周波電磁法(EM)逆散乱問題(ISP)に対処する深層学習に基づくイメージング手法を提案する。
深層学習技術とEM物理法則を組み合わせることで、単周波ニューラルBIMの原理に導かれる多周波ニューラルボルン反復法(NeuralBIM)の開発に成功した。
この手法は,マルチタスク学習技術とNeuralBIMの効率的な反復インバージョン処理を統合し,堅牢な多周波ボルン反復インバージョンモデルを構築する。
トレーニング中、モデルはホモシステマティックな不確実性によって導かれるマルチタスク学習アプローチを採用し、各周波数データの重みを適応的に割り当てる。
さらに、ISPの物理法則に制約された教師なし学習法を用いて、コントラストや全フィールドデータを必要としない多周波ニューラルBIMモデルを訓練する。
多周波ニューラルBIMの有効性は、ISPを解くための精度と計算効率の向上を実証し、合成および実験データを通して検証する。
さらに、この手法は強力な一般化機能と耐雑音性を示す。
多周波ニューラルBIM法は、多周波EMデータに対する新しい逆変換法を探索し、多周波データの電磁ISPに有効な解を提供する。
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