该文提出了几种不同的方法应用于微波断层成象.扩展局部搜索重建算法不仅考虑了散射数据的误差,同时还考虑了系数矩阵的计算误差,求解问题的总体最小二乘解,并利用Tikhonov正则化改善问题的非适应性;神经网络重建算法引入了Markov随机场模型,并且由于保边界正则化项中存在二进制变量,因而求解的混合变量问题.耦合Hopfield神经网络和增广Hopfield神经网络都由两个子网络组成,分别处理连续变量和二进制变量,并且这两个子网络之间也存在相互作用.这两种神经网络的区别在于处理二进制变量的子网络,并者将二进制变量扩展为0、1之间的连续变量,在计算之后再将其惩罚或强制为二进制变量;而后者可以直接处理二进制变量,不需要扩展或强制变量;信赖域重建算法是将微波断层成象问题视为约束最小二乘问题,其约束条件来自于先验知识.
微波断层成象重建算法研究.pdf
