基于范围迁移和稀疏重建的RMIST-Net 3D毫米波成像技术

简介：
本研究提出了一种名为RMIST-Net的技术，结合了范围迁移与稀疏重建方法，显著提升了3D毫米波成像的质量与分辨率。 本段落提出了一种新的深迭代网络——RMIST-Net（范围迁移与稀疏重建网络），用于近场3-D毫米波稀疏成像。该网络将传统的测量矩阵替换为范围迁移核，并将其嵌入到深度分层架构中，从而有效地避免了大型测量矩阵带来的计算负担并提高了参数调优效率。它不仅能够在稀疏采样下高效地获得高质量的三维图像，在仿真测试和实际实验中都取得了良好的效果，同时保持高效的运算速度。 RMIST-Net适用于希望改进近场3-D毫米波成像任务质量和效率的研究人员。主要应用于3-D毫米波近场成像领域如隐蔽武器探测、医学成像等领域，能够在提高图像重建性能的同时维持高速计算。 该网络的设计理念可以拓展至各种mmW成像应用场合，并提供了针对现有压缩感知影像技术的一系列潜在的改善方法，尤其是在处理弱稀疏情况时的质量优化。