Linear-Model-inspired Neural Network for Electromagnetic Inverse Scattering

Electromagnetic inverse scattering problems (ISPs) aim to retrieve permittivities of dielectric scatterers from the scattering measurement. It is often highly nonlinear, caus-ing the problem to be very difficult to solve. To alleviate the issue, this letter exploits a linear model-based network (LMN) learning strategy, which benefits from both model complexity and data learning. By introducing a linear model for ISPs, a new model with network-driven regular-izer is proposed. For attaining efficient end-to-end learning, the network architecture and hyper-parameter estimation are presented. Experimental results validate its superiority to some state-of-the-arts.Comment: 5 pages, 6 figures 3 table

[[alternative]]Inverse Scattering of Dielectric Object in Time Domain and Frequency Domain

計畫編號：NSC94-2213-E-032-031-研究期間：200508~200607研究經費：659,000[[abstract]]本計劃擬模擬研究二維介電質物體的電磁成像問題。我們將針對在時 域與頻域中，均勻與非均勻介電質物體在自由空間之逆散射處理方法進行 探討。 第一年擬模擬研究二維均勻介電質柱體的電磁影像重建問題。我們考 慮模擬物體為一個未知的均勻介質物體存在空間中，並且利用TM 極化波 (或TE 極化波)入射，利用電磁波在不同介質傳播時，電磁場的切線份量連 續條件與表面電流、磁流等效，可以導出一組非線性面積分方程式，利用 差分化可以化為矩陣形式，再經由簡單的矩陣運算，我們就可以克服積分 運算上的困擾。接著利用以動差法計算其散射場，再利用基因法則（Genetic Algorithm），來做最佳化之運算，藉此重建出物體的形狀及介電常數。 第二年擬於時域中研究二維均勻介質物體的電磁成像，吾人選定應用 有限時域差分法(FDTD) 來模擬空間中電磁場隨著時間的變化，並將其應用 於電磁逆散射問題上。吾人於空間中適當安排一組具有不同入射方向的脈 波照射物體並量測均勻介電物體周圍之時域散射場，經由適當的處理以反 求均勻介質物體的內部特性。利用基因法則將介質柱體時域逆散射問題轉 化成一最佳化問題，重建在自由空間中此均勻介質柱體的形狀和介電常 數。最後將電磁成像所得結果與原先假設者比較，藉以驗證並改進電磁成 像理論。 第三年同時在頻域及時域上研究二維非均勻介電質柱體的電磁影像重 建問題。我們考慮模擬物體為一個未知的非均勻介質物體存在空間中，並且利用電磁波入射(可為頻率上之諧波，或時域上之脈衝)，利用電磁波在 不同介質傳播時，電磁場的切線份量連續條件，因此可以導出微分或積分 方程式，再利用差分化可以化為矩陣形式，再經由簡單的矩陣運算，我們 就可以克服積分運算上的困擾，進而重建物體介電常數分佈。在理論部份， 主要是根據邊界條件導出兩組線性的積分方程組，接著利用以動差法計算 其散射場，再利用基因法則（Genetic Algorithm），來做最佳化之運算，藉 此重建出物體重建物體介電數分佈。在此問題中，因為在利用基因法則重 建此非均勻介電質物體的介電常數分佈時，所需最佳化的變數遠比前兩年 的問題大為增加，故在第三年亦要針對基因法則的演算法在多變數的情況 下如何增加收斂速度上，要加以研究。[[sponsorship]]行政院國家科學委員會[[notice]]補正完

A Residual Fully Convolutional Network (Res-FCN) for Electromagnetic Inversion of High Contrast Scatterers at an Arbitrary Frequency Within a Wide Frequency Band

Many successful machine learning methods have been developed for electromagnetic inverse scattering problems. However, so far, their inversion has been performed only at the specifically trained frequencies. To make the machine-learning-based inversion method more generalizable for realistic engineering applications, this work proposes a residual fully convolutional network (Res-FCN) to perform EM inversion of high contrast scatterers at an arbitrary frequency within a wide frequency band. The proposed Res-FCN combines the advantages of the Res-Net and the fully convolutional network (FCN). Res-FCN consists of an encoder and a decoder: the encoder is employed to extract high-dimensional features from the measured scattered field through the residual frameworks, while the decoder is employed to map from the high-dimensional features extracted by the encoder to the electrical parameter distribution in the inversion region by the up-sample layer and the residual frameworks. Four numerical examples verify that the proposed Res-FCN can achieve good performance in the 2-D EM inversion problem for high contrast scatterers with anti-noise ability at an arbitrary frequency point within a wide frequency band

Tomografía de microondas : Aplicación a la evaluación de la calidad ósea

En este trabajo se estudió la factibilidad de la detección de cambios en las propiedades dieléctricas del hueso calcáneo mediante la medición de amplitud de microondas en un arreglo tomográfico de antenas monopolo. Con este fin, se llevaron a cabo análisis de sensibilidad local y global desde el punto de vista del problema electromagnético directo. La principal conclusión es que efectivamente es posible detectar, con equipos disponibles en la actualidad, cambios en las propiedades dieléctricas del hueso mediante mediciones de amplitud de campo eléctrico en arreglos tomográficos de microondas. En particular estos análisis muestran que el talón humano puede ser modelado a nivel de sus propiedades dieléctricas, como dos medios: calcáneo y tejido circundante. Basados en estos resultados, y a fin de implementar el problema electromagnético inverso, se estudiaron distintos modelos de redes neuronales artificiales como estimadores de parámetros dieléctricos y geométricos de dispersores cilíndricos homogéneos y heterogéneos, tanto bidimensionales como tridimensionales contenidos en un arreglo tomográfico similar al usado para el problema directo. Encontramos factibilidad en el uso del método, incluso para situaciones de alto contraste dieléctrico, donde los algoritmos más simples fallan. Esto sin mencionar que dichos algoritmos, a diferencia de los basados en redes neuronales artificiales, requieren en su mayoría información de ambos, amplitud y fase, para el proceso de inversión. Este resultado establece un método novedoso de calibración y medición de muestras a partir de información de amplitud de microondas, basado en redes neuronales artificiales. Aplicamos el método al problema de la reconstrucción de las propiedades dieléctricas y geométricas del calcáneo, concluyendo que con estas técnicas de redes neuronales y a partir de información de sólo la amplitud del campo eléctrico, es posible estimar de manera precisa la posición y el tamaño de este tejido y también, aunque con menor precisión, sus propiedades dieléctricas. En particular, el método resulta útil para estimar las propiedades dieléctricas del tejido alrededor del calcáneo, lo cual serviría para acelerar de manera significativa algoritmos iterativos determinísticos clásicos diseñados con ese fin.Se utilizaron métodos de Inteligencia Artificial y Redes Neuronales Artificiales (Deep Learning).Facultad de Ciencias Exacta