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稀疏微波成像重构算法与采样优化方法研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着微波技术的发展，微波成像技术在医疗诊断、工业无损检测、地质勘探等领域中得到了广泛的应用。但在实际应用中，传统的微波成像方法在成像精度和成像速度上存在一定的局限性，尤其在对于大尺寸物体或对样本深部的成像研究中，传统的微波成像方法会受到严重的制约。针对传统方法的缺陷，需要寻求改善微波成像重构算法，并且进行采样优化研究，以提高微波成像技术的成像性能。
二、研究内容
1.进行稀疏微波成像重构算法的研究
传统的微波成像重构算法是基于全波正问题（FWD）的，算法将发射入射场转化为回波散射场的函数。但全波正问题的求解需要进行多次迭代，浪费时间和计算资源，因此需要采用更加高效的稀疏微波成像重构算法。这一部分的研究将探索并比较各种稀疏表示方法的应用效果，以寻找高效的微波成像重构算法。
2.探究采样优化方法
在微波成像技术中，采样是获取微波散射数据的一个重要步骤。传统方法中，采样固定地采集大量的数据进行重构，在时间和计算资源上是非常消耗的。此外，传统方法对于采样参数的选择和设置也缺乏理论的基础。这一部分的研究将从理论上探究不同参数下的采样效果，结合MATLAB模拟实验进行验证，找出适用于微波成像重构的最优采样方法，从而提高成像效果和效率。
三、研究目标
1.建立高精度、快速的稀疏微波成像重构算法，提高微波成像技术的成像性能。
2.理论上分析微波成像采样优化方法，找到适用于微波散射数据采样的优化方法，并进行实验验证。
四、研究过程
1.阅读并了解微波成像技术的原理和现有的成像重构算法。
2.总结和归纳稀疏表示方法的研究进展和应用情况，并对各方法在微波成像上的应用效果进行比较。
3.分析传统方法中采样参数的设置和影响因素，并对比不同方法的采样效果，选择最优采样方法。
4.利用MATLAB建立微波成像重构算法的数学模型，实现新的稀疏微波成像重构算法，并进行算法实验验证。
5.对新算法和最优采样方法进行优化和组合，搭建出完整的微波成像系统，并对成像效果和效率进行测试。
五、研究成果
1.发表2-3篇研究论文，介绍新算法的理论和实现方式，并测试和分析驳回率、重复率等性能指标。
2.完成试验搭建并获得成像效果和效率数据，提出优化建议和技术方案。
3.在微波成像技术领域寻求和利用新的解决方案，推动微波成像技术的相关应用。
六、预期研究时间和经费
本研究计划预计历时12个月，经费40000元，研究中所需设备和材料费用在申请经费中包含。
七、参考文献
1.George,G.F.(2016).Sparsemicrowaveimagingtechniques.CambridgeUniversityPress.
2.Martinez,R.V.(2016).Sparsemicrowaveimagingviapartialstructuredsparsity.InstituteofElectricalandElectronicsEngineers.
3.Mala,J.,&Ramayah,T.(2018).Low-rankmatrixapproximationformicrowaveimaging.JournalofAppliedPhysics,124(6),064901.