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Interpolation-Weighted TSVD for Sparse Array Microwave Tomography
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AI
DOI：10.3390/electronics15061212.png)
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摘要
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在有限天线阵列的微波成像中，阵列单元数量的有限性限制了空间采样并降低了重建质量。为了有效扩大孔径，通常采用虚拟天线。然而，这可能导致虚拟数据主导重建过程，从而放大伪影。本研究提出了一种插值加权截断奇异值分解（IW-TSVD）框架，通过使用整数插值因子扩展多站散射矩阵。所提出的方法保留了所有物理测量的天线数据，并对虚拟通道施加显式加权以抑制其影响。仿真和硬件实验表明，与传统的TSVD和基于零填充插值的TSVD相比，IW-TSVD提高了结构相似性指数（SSIM），降低了均方误差（MSE），并抑制了伪影，同时未增加硬件复杂度。
Keyword:
Fourier interpolation
inverse scattering
microwave imaging
virtual antenna
weighted inversion
AI总结
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IF:
2.6
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