...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Antennas and Propagation >Alleviating the Practical Restrictions for MUSIC Algorithm in Actual Microwave Imaging Systems: Experimental Assessment
【24h】

Alleviating the Practical Restrictions for MUSIC Algorithm in Actual Microwave Imaging Systems: Experimental Assessment

机译：减轻实际微波成像系统中MUSIC算法的实际限制：实验评估

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Multiple signal classification (MUSIC) method uses the multi-static response matrix (MSR) to locate small inclusions in a microwave imaging (MI) system. The MSR cannot accommodate all available data in an actual MI system because practical restrictions make some receivers be inactive for every active transmitter. The current work presents a method for completing the MSR acquired in practical systems. Using the least squares method, the complete MSR matrix is formed by the estimation of its unknown elements, associated to the signal at inactive receivers. The estimation algorithm employs the signal of other active receivers to obtain inactive receiver signals. In this way, all available data contributes in imaging, which improves the localization performance. The merits of our proposal are demonstrated using the Institut Fresnel experimental data sets as well as various realistic synthetic data.
机译：多信号分类（MUSIC）方法使用多静态响应矩阵（MSR）来定位微波成像（MI）系统中的小杂质。 MSR无法容纳实际MI系统中的所有可用数据，因为实际限制使某些接收器对于每个活动的发送器都处于非活动状态。当前的工作提出了一种用于完成在实际系统中获得的MSR的方法。使用最小二乘法，完整的MSR矩阵是通过对未知元素的估计而形成的，该元素与非活动接收器上的信号相关。估计算法利用其他活动接收器的信号来获得非活动接收器信号。这样，所有可用数据都有助于成像，从而提高了定位性能。我们使用菲涅耳研究所的实验数据集以及各种现实的合成数据来证明我们建议的优点。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号