融合注意力机制的U-Net混合电磁重构方案

作     者：杨茜芮 杨春夏 YANG Xirui;YANG Chunxia

作者机构：上海师范大学信息与机电工程学院上海201418 

出 版 物：《上海师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Shanghai Normal University(Natural Sciences))

年 卷 期：2023年第52卷第2期

页      面：202-206页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：电磁逆散射 U-Net 注意力机制 衍射层析成像(DT)算法 

摘      要：电磁逆散射问题是非线性和病态的,传统的求解方法无法兼顾成像精度和计算效率,而基于深度学习的直接重构方法缺失先验信息,导致学习过程较困难.采用结合衍射层析成像(DT)算法和融合注意力机制的U-Net混合电磁重构方案,求解电磁逆散射问题,将基于Born近似的DT算法重建的粗糙图像作为U-Net的输入,有效利用先验信息,提高逆散射问题求解的效率和精度.此外,在U-Net每次的下采样过程中加入注意力机制,进一步提高了目标散射体相对介电常数和位置的重建精度.实验结果表明,相比未引入注意力机制的方案,融合注意力机制的U-Net混合电磁重构方案重建误差较小,可实现相对介电常数分布的高精度重建.