基于稀疏感应电流的介质材料实时微波成像方法
阅读说明：本技术 基于稀疏感应电流的介质材料实时微波成像方法 (Dielectric material real-time microwave imaging method based on sparse induction current ) 是由 周天益 董旭 于 2021-07-19 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于稀疏感应电流的介质材料实时微波成像方法。成像过程中,旋转待测目标,使得待测目标被发射天线的入射场均匀照射,通过接收天线接收散射场信号,散射场信号采用稀疏方法处理获得待测目标的感应电流分布,再利用待测目标的感应电流分布结合总电场处理获得待测目标的成像结果。本发明方法可有效地改善微波成像问题的病态性,提高成像质量,具备实施简便、非迭代计算、实时成像等特点。(The invention discloses a medium material real-time microwave imaging method based on sparse induction current. In the imaging process, the target to be measured is rotated, so that the target to be measured is uniformly irradiated by an incident field of the transmitting antenna, a scattered field signal is received by the receiving antenna, the scattered field signal is processed by a sparse method to obtain induced current distribution of the target to be measured, and then the induced current distribution of the target to be measured is combined with the total electric field to process to obtain an imaging result of the target to be measured. The method can effectively improve the ill-posed nature of the microwave imaging problem, improves the imaging quality, and has the characteristics of simple and convenient implementation, non-iterative computation, real-time imaging and the like.)
技术领域
本发明涉及了一种实时微波成像方法，尤其是涉及了一种基于稀疏感应电流的介质材料实时微波成像方法。
背景技术
利用电磁波的穿透特性，微波成像作为一种非接触技术广泛地应用于各种场景，例如介电常数测量、安全检查、医学诊断等。在实际工程应用中，实时或准实时地获取成像结果尤为重要。本质上，微波成像属于逆散射问题，通常涉及从目标与入射电磁场相互作用产生的散射电磁场中提取未知目标的电磁特性信息。为了解决逆散射问题中固有的非线性和病态性，当前主要有迭代方法和非迭代方法两大类。基于全波散射模型的迭代方法大都通过优化目标函数获得反演结果，例如伯恩迭代方法、对比源反演方法、包括高斯牛顿法、子空间优化算法等，这类算法缺点在于计算量较大，无法适用于实时场景。
最近，基于机器学习的成像方法也可看作是迭代方法的一种最新变种。尽管应用机器学习能够加速成像速度，但是训练数据模型的计算资源需求较高，无法实现实时微波成像系统的快速部署。在特定条件下，非线性的逆散射问题能够转换为线性模型或者分解为若干个线性方程，从而实现高效计算的非迭代实时反演。由于传统非迭代算法未考虑全波散射，导致反演结果较为粗糙，无法准确地获得待测目标的介电常数及其空间分布。
因此，现有技术缺少了一种改善成像质量的非迭代算法，能用于介质材料的快速实时成像和测量。
发明内容
为了解决背景技术中存在的问题，本发明所要解决的技术问题是提供了一种基于稀疏感应电流的实时微波成像方法。本发明方法通过计算稀疏感应电流在非迭代运算处理情况下能有效地改善微波成像问题的病态性，提高成像质量，具备实施简便、非迭代计算、实时成像等特点。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
成像过程中，旋转待测目标，使得待测目标被发射天线的入射场均匀照射，通过接收天线接收散射场信号，散射场信号采用稀疏方法处理获得待测目标的感应电流分布，形成稀疏感应电流，再利用待测目标的感应电流分布结合总电场处理获得待测目标的成像结果。
所述的均匀照射具体是通过每次按照旋转方向旋转待测目标相同角度实现。
所述的散射场信号即由所有接收天线的接收信号组成，汇总所有接收天线的接收信号构成了散射场信号。
对散射场信号利用稀疏先验信息采用稀疏正则化方法反演处理获得待测目标的感应电流，形成稀疏感应电流。
稀疏先验信息是指待测目标在成像区域中具有空间稀疏特性
所述的总电场主要由入射场和散射场构成，将待测目标的感应电流输入到感应电流与总电场之间的线性方程/关系中处理获得待测目标的成像结果。
方法采用微波成像系统，微波成像系统包括放置在待测目标周围一圈的一个发射天线和多个接收天线，一个发射天线和多个接收天线在待测目标周围间隔布置。
发射天线发射电磁波照射待测目标所在成像区域形成入射场，入射场与待测目标相互作用在待测目标内部产生感应电流，待测目标的感应电流作为二次源发射出电磁波形成散射场，而被接收天线接收。
所述的天线为单频天线，且发射天线和接收天线工作频率相同。
所述的待测目标为非磁性的介质材料。
所述的成像结果包括待测目标的介电常数的数值和空间分布。
本发明所在的稀疏正则化方法通常都是用于最终成像的步骤，作用效果是直接获得粗糙的反演结果，无法准确地获得待测目标的介电常数及其空间分布或者仅作为迭代成像方法的中间迭代值。
而本发明却是将稀疏正则化方法用于感应电流的处理获得，进而再除以总电场进行成像，改善了微波成像问题的病态性，实现了实时地、准确地获得待测目标的介电常数及其空间分布的优势/效果，取得了预料不到的技术效果。
所述实时成像的计算时间小于一毫秒。
由此，本发明采用稀疏正则化方法，将稀疏先验信息运用于感应电流的求解过程中，从而能够以稀疏欠采样恢复原始信号，极大地降低系统的复杂度和信号的处理时间。
本发明的有益效果是：
不同于背景技术中传统非迭代逆散射成像技术仅能够获得粗糙成像结果，本发明通过稀疏正则化方法反演得到稀疏感应电流，改善了微波成像问题中病态线性方程解的准确性，从而提高最终成像质量。
本发明方法的特点在于利用稀疏感应电流提高了实时微波成像质量，具备实施简便、实时计算、成像效果好等优点，速度快，精确性增强。
附图说明
图1是本发明成像系统的示意图；
图2是本发明实施例的待测目标原始图像和理想感应电流分布；图2(a)表示待测目标原始图像，图2(b)表示待测目标的理想感应电流分布；
图3是本发明实施例的反演感应电流分布示意图；图3(a)表示利用传统逆散射BP算法反演得到的感应电流分布，图3(b)表示利用稀疏正则化方法反演得到的感应电流分布；
图4是本发明实施例的成像示意图；图4(a)表示基于BP算法反演的感应电流得到的重建图像图，图4(b)表示基于稀疏正则化得到的稀疏感应电流得到的重建图像。
图中：发射天线1、接收天线2、待测目标3、旋转方向4、成像区域5。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，详细描述本发明的实施过程。
本发明具体实施是：
1)搭建微波成像系统：包括待测目标、放置在待测目标周围一圈的一个发射天线和多个接收天线。发射天线发射电磁波照射待测目标所在成像区域形成入射场，入射场与待测目标相互作用在待测目标内部产生感应电流，待测目标的感应电流作为二次源发射形成散射场，最终被接收天线接收。2)按照相同角度旋转待测目标，使得待测目标被发射天线均匀照射。
3)基于逆散射的电磁成像问题中，感应电流作为二次源发射形成散射场被接收天线接收的过程可以表示为：
Es＝GsJ (1)
其中，Gs为已知的接收天线与成像区域间的格林函数矩阵，Es表示所有接收天线测量汇总所得的散射场信号，J为待测目标的感应电流；利用稀疏先验信息和散射场信号，采用稀疏正则化方法反演获得稀疏感应电流
4)建立感应电流与总电场之间的线性方程：
J＝XEt (2)
其中，Et为总电场，X为成像区域内介电常数分布。利用入射场叠加散射场计算总电场，即Et＝Ei+GdJ，其中Gd为已知的成像区内格林函数矩阵，Ei表示已知入射场。。
基于反演的感应电流利用解析方法非迭代地求解线性方程(2)获得成像区域内的介电常数分布X，即作为待测目标的重建图像。
本发明的具体实施例及其实施过程如下：
本发明的微波成像系统如图1所示，发射天线1固定位置，发射电磁场照射待测目标形成入射场。多个接收天线2等间隔放置在待测目标3周围一圈，用于接收耦合目标信息的散射场信号。按照旋转方向4，相同角度地旋转待测目标3，使得待测目标3被发射天线1均匀照射。发射天线1和接收天线2工作于同一频率，对应自由空间中波长为λ。成像区域5设置为边长为2λ的正方形区域，并根据成像分辨率需求划分离散网格。如图2(a)所示，待测目标为横截面为半径0.2λ，介电常数为3的位于非中心位置的有机玻璃圆柱，色图表示为介电常数数值。图2(b)为理想的感应电流分布，色图表示为归一化电流值。
具体实施以介质材料为对象，进行待测目标介电常数数值和空间分布的实时成像检测。成像检测过程中，对待测目标的形状、位置均无特殊要求，可广泛应用于工业中介电常数的无接触测量。
成像具体步骤如下：
1)第一步，反演感应电流实施例采用传统逆散射BP算法和稀疏正则化方法分别待测目标的感应电流进行反演，结果对比分别如图3(a)和图3(b)所示，色图表示为归一化电流值。
对比结果显示，由于微波成像问题的病态性，传统逆散射BP算法反演的感应电流已经失真，而本发明采用非常规的稀疏正则化方法反演的感应电流仍具有稀疏特性，其位置和分布均与原始的感应电流(图2(b))一致。
2)第二步，重建目标图像。基于第一步反演得到的感应电流分布建立感应电流与总电场之间的线性方程，且采用最小二乘法解析求解线性方程，获得成像区域内的介电常数分布X。
图4(a)为基于BP反演的感应电流得到的重建图像。结果显示，重建结果伴随着额外的外圈结构且反演的目标介电常数为2，表明传统逆散射成像结果畸变、成像质量粗糙，计算得到均方根误差为0.3，难以应对高质量成像场景需求。
图4(b)为基于稀疏正则化得到的稀疏感应电流得到的重建图像。结果显示，目标的位置和轮廓与原始图像完全重合，且背景清楚无干扰。反演计算得到的目标介电常数为3，与原始目标的介电常数数值一致，计算得到均方根误差为0.1。表明利用稀疏感应电流能够有效地改善微波成像问题的病态性，从而实现对成像质量的提升。
由此上述实施例可见，本发明所提出的基于稀疏感应电流的实时微波成像方法，利用稀疏先验信息改善了微波成像问题的病态性，从而提升了成像质量，具有成本低廉、实施简便、非迭代计算、实时成像等突出显著的技术效果。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或者替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。