مبانی نظری و پیشینه پژوهشی موقعیت یابی پراکنده¬گرهای الکترومغناطیسی با استفاده از الگوریتم های بازسازی خطی و غیرخطی برای کاربردهای تصویربرداری مایکروویو

نوع فایل
rar
حجم فایل
5728 کیلوبایت
تعداد صفحه
57
تعداد بازدید
305 بازدید
۹,۹۰۰ تومان
لطفا به این مطلب امتیاز بدهید

با سحافایل در خدمت شما هستیم با «پیشینه پژوهشی و تحقیق و مبانی نظری موقعیت یابی پراکنده¬گرهای الکترومغناطیسی با استفاده از الگوریتم های بازسازی خطی و غیرخطی برای کاربردهای تصویربرداری مایکروویو» که بطور کامل و جامع به این مبحث پرداخته و نیاز شما را به هرگونه جستجوی بیشتری برطرف خواهد نمود.

فهرست محتوا

 

تصویربرداری مایکروویو  

2-1- مقدمه  

2-2- مقایسه روش‌های مختلف تصویربرداری

2-2-1- تصویربرداری با اشعه X

2-2-2- تصویربرداری به روش MRI  

2-2-3- تصویربرداری با اشعه مافوق صوت

2-2-4- تصویربرداری با اشعه مایکروویو

2-3- مروری بر روش­های مختلف تصویربرداری مایکروویو

2-4- چالش­های موجود در تصویربرداری مایکروویو

2-4-1- مقدمه

2-4-2- سیگنال­های چند مسیری

2-4-3- چالش­های استفاده از محیط با اتلاف

2-4-3-1- تاثیر القای متقابل

2-4-3-2- گستره دینامیکی بخش الکترونیک

2-4-3-3- ایزولاسیون کانال به کانال

2-4-3-4- انتخاب آنتن

2-4-3-5- نویز محیط زمینه

2-5- مروری بر سیستم­های عملی تصویربرداری مایکروویو

2-5-1- سیستم تصویربرداری دانشگاه Dartmouth

2-5-2- سیستم تصویربرداری توسعه یافته دانشگاه Dartmouth

2-5-3- سیستم تصویربرداری مایکروویو در دانشگاه Manitoba

2-5-4- سیستم تصویربرداری Fresnel

2-5-5- سیستم تصویربرداری Barcelona

2-5-5-1- آرایه استوانه­ای

2-5-5-2- شبکه سوئیچینگ

2-5-5-3- داده­برداری و کالیبراسیون

مراجع 

 

مقدمه

سرطان سینه به عنوان دومین عامل مرگ ناشی از سرطان در زنان بعد از سرطان ریه می­باشد. در یک تحقیق، تعداد زنان مبتلا شده به سرطان سینه در آمریکا تنها در سال 2011 بیش از 230000 نفر تخمین زده شده است. تعداد مرگ ناشی از سر طان سینه در سال 2011 ، حدود 401420 مورد بوده است ]50[. تحقیقات نشان داده است که تشخیص سرطان سینه در مراحل اولیه می­تواند به درمان این نوع سرطان کمک نماید. تحقیق دیگر که توسط مرکز تحقیقات سرطان در انگلیس انجام شده است نشان می­دهد حداقل 31% زنان مبتلا به سرطان دارای سرطان سینه هستند (شکل (2-1)).

 

2-2- مقایسه روش­های مختلف تصویربرداری]51 و 52[

تحقیقات در زمینه تشخیص سرطان سینه توسط بسیاری از محققان دنیا صورت گرفته است و روشهای متعدد و ابزارهای مختلف جهت این کار مورد استفاده قرار گرفته است. یک ابزار تصویر برداری می­بایست دارای ریسک پائین باشد بدین معنی که:

1- حساس به تومورها به ویژه تومورهای بدخیم باشد.

2- قادر به تشخیص سرطان سینه در مراحل اولیه باشد.

3- دارای اشعه غیر مضر باشد.

4- به کارگیری آن ساده باشد.

5- از نظر هزینه مناسب و به طور گسترده در دسترس باشد.

6- کمترین ضرر و آسیب را برای زنان ایجاد کند.

7- دارای نتایج مناسب باشد.

سرطان سینه توسط روش­های زیر قابل تشخیص می­باشد:

  • ماموگرافی با اشعه ایکس
  • تصویربرداری با اشعه مافوق صوت
  • تصویربرداری توسط رزونانس مغناطیسی(MRI)
  • تصویربرداری با امواج مایکروویو(MI)

تصویربرداری با اشعه X، اولین روش تشخیص سرطان سینه در زنان می­باشد. در صورتی که این روش، آشکارسازی را انجام دهد سپس از روش تصویربرداری با اشعه مافوق صوت استفاده می­شود. روش تصویربرداری MRI، معمولاً برای مشخص کردن جزئیات بافت سرطانی پس از تشخیص اولیه مورد استفاده قرار می­گیرد. تصویربرداری با اشعه مایکروویو نیز به عنوان یک روش جایگزین با قابلیت بالا جهت تشخیص سرطان سینه قابل استفاده می­باشد و امروزه توسعه الگوریتم­های مورد استفاده در این روش یک زمینه تحقیقاتی جدید در دنیا می­باشد . در بخش بعدی مزایا و معایب هر کدام از روش­های تصویربرداری فوق را با جزئیات بیشتری مورد بررسی قرار می­دهیم.

 X-ray Mammography

Ultrasound Imaging

Magnetic Resonance Imaging

Microwave Imaging

 

فهست منابع

  

WHO Media centre, “Cancer”, World health organization, Fact sheet, Feb. 2006.

C. Fear, P.M. Meaney, and M.A. Stuchly, “Microwaves for breast cancer detection”, IEEE Potentials, vol. 22, no. 1, pp. 12-18, Feb.-March 2003.

M. Bucci, L. Crocco, T.  Isernia and V.  Pascazio, “Subsurface  inverse scattering problems: Quantifying Qualifying and achieving the available information”, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 39, no. 11, pp. 2527-2538, Nov. 2001.

Nakhkash, “The application of ground penetrating radar to the characterization of multi-layered media”, Ph.D. Thesis, University of Liverpool, UK,1999.

Meincke, “Linear GPR Inversion for lossy soil and planar air-soil interface”, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 39, no. 12, pp. 2713-2721, Dec. 2001.

Y. Semenov, R.H. Svenson, A.E. Bulyshev, A.E. Souvorov, A.G. Nazarov, Y.E. Sizov, V. Y. Baranov, V. G. Posukh, A. Pavlovsky, P.N. Repin, A. N. Starostin, B.A. Voinov, M. Taran and G.P. Tatsis, “Three-dimensional microwave tomography: initial experimental imaging of animals”, IEEE Trans. Biomedical Engineering, vol. 49, no. 1, pp. 55-63, Jan.  2002.

T. Herman, A. K.   Louis, and  F.  Natterer, “Mathematical  Methods  in Tomography”, Springer-Verlag, 1990.

Nakhkash, “Improving diffraction tomography for microwave imaging”, A Technical Report, Dept. of Electrical Eng. Liverpool University, Sept. 2003.

M. Meaney, M. W. Fanning, D. Li, S. P. Poplack, and K. D. Paulsen, “A clinical prototype for active microwave imaging of the breast”, IEEE Trans. Microwave Theory and Techniques, vol. 48, no.  11, pp.  1841-53, Nov. 2000.

A. Tsihrintzis , and A. J.  Devaney, “Higher-order (nonlinear) diffraction tomography: reconstruction algorithms and computer simulation”, IEEE Trans. Image Processing, vol. 9, no. 9, pp. 1560-72, Sept. 2000.

Caorsi, A. Massa, and M. Pastorino, “Numerical assessment concerning a focused microwave diagnostic method for medical applications”, IEEE Trans. on Microwave Theory and Techniques, vol. 48, no. 11, Nov. 2000.

Jin, “The finite element method in electromagnetics”, Wiley, New York, 1993.

Nilsson, “Iterative solution of maxwell’s equations in frequency domain”, PhD thesis, Dep. of Scientific Computing Information Technology, Uppsala University, June 2002.

Edelvik, “Finite volume solvers for the maxwell equations in time domain”, Licentiate thesis, No. 2000-005, Dep. of Information Technology, Uppsala University, Oct. 2000.

Devroye, G. Lugosi, “The method of moments in electromagnetics”, Lecture Notes, Massachusetts Institute of Technology, Nov. 2001.

N. Tikhonov and V. Y. Arsenin, “Solutions of Ill-Posed Problems”, Lecture Notes, New York: John Wiley & Sons, 1977.

Lev-Ary and D. J. Devaney, “The time-reversal technique re-interpreted: Subspace-based signal processing for multi-static target location,” Proc. of IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop, pp. 509-513, 2000.

Prada, and M. Fink, “Eigenmodes of the time reversal operator: A solution to selective focusing in multiple-target media,” Wave Motion, vol. 20, pp. 151-163, 1994.

Tortel, G. Micolau, and M. Saillard, “Decomposition of the time reversal operator for electromagnetic scattering,” Journal of Electromagnetic Waves and Applications, vol. 13, no. 5, pp. 687-719, 1999.

Agarwal and X. Chen, “Applicability of MUSIC-type imaging in two-dimensional electromagnetic inverse problems,” IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 56, no. 10, pp. 3217-3223, 2008.

K. Park and D. Lesselier, “Electromagnetic MUSIC-type imaging of perfectly conducting, arc-like cracks at single frequency,” J. Comput. Phys., vol. 228, pp. 8093–8111, 2009.

K. Park and D. Lesselier, “MUSIC-type imaging of a thin penetrable inclusion from its far-field multi-static response matrix,” Inverse Probl., vol. 25, pp. 075002 (34pp), 2009.

Chen and K. Agarwal, “MUSIC Algorithm for two-dimensional inverse problems with special characteristics of cylinders,” IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 56, no. 6, pp. 1808-1812, 2008.

Zhong and X. Chen, “MUSIC imaging and electromagnetic inverse scattering of multiply scattering small anisotropic spheres,” IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 55, no. 12, pp. 3542–3549, 2007.

Ammari, E. Lakovleva and D. Lesselier, “A MUSIC algorithm for locating small inclusions in a half-space from scattering amplitude at a fixed frequency,” SIAM Multiscale Model. Simul., vol. 3, pp 597–628, 2005.

Shi and A. Nehorai, “Maximum likelihood estimation of point scatterers for computational time-reversal imaging”, Commu.in information and sys., vol. 52, pp. 227-256, 2005.

Gintides, M. Sini and N. T. Thanh., “Detection of point-like scatterers using one type of scattered elastic waves”, J. Comput. Applied Math., vol. 236, pp. 2137-2145, 2012.

Andrecut, “Computational time-reversal imaging with a small number of random and noisy measurements”, Physics arXiv:0906.2600, 2009.

Chen and Y. Zhong, “MUSIC electromagnetic imaging with enhanced resolution for small inclusions”, Inverse Probl., vol. 25, pp. 015008-020, 2009.

Fazli and M. Nakhkash, “An analytical approach to estimate the number of small scatterers in 2D inverse scattering problems”, J. Inverse Probl., vol. 28, pp. 075012-33, 2012.

Fazli, M. Nakhkash and A. A. Heidari, “Alleviating the practical restrictions for MUSIC algorithm in actual microwave imaging systems: experimental assessment”, IEEE Trans. Antennas Propag., Accepted for publication, 2014.

C. Fear, P.M. Meaney, and M.A. Stuchly, “Microwaves for breast cancer detection”, IEEE Potentials, vol. 22, no. 1, pp. 12-18, Feb.-March 2003.

Marklein, K. Mayer, R. Hannemann, T. Krylow, K. Balasubramanian, K. J. Langenberg and V. Schmitz, “Linear and nonlinear inversion algorithms applied in nondestructive evaluation”, Inverse Probl., vol. 18, pp. 1733-1759, 2002.

Miao, R. Marklein, H. Li and C. Miao, “Application of the Linear and Nonlinear Inversion Algorithms for Microwave Imaging”, 3rd International Congress on Image and Signal Processing, pp. 2022-2025, 2010.

Bozza, C. Estatico and J. G. Nagy, “Enhanced Nonlinear Inverse Scattering through Linear Super-Resolution Techniques”, IEEE International Workshop on Imaging Systems and Techniques, Chania, Greece, Sep. 2008.

J. Devaney, “A filtered backpropagation algorithm for diffraction tomography,” Ultrasonic Imaging, vol. 4, pp. 336-350, 1982.

J.Devaney, “Geophysical diffraction tomography,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. GE-22, pp. 3-15, Jan. 1984.

D. Murch, and T.K.K. Chan, “Improving microwave imaging by enhancing diffraction tomography,” IEEE Trans. Microwave Theory and Techniques, vol. 44, no. 3, pp. 379 388, Mar.  1996.

Mikhnev and P. Vainikainen, “A Fast 2-D Microwave Imaging Technique Using Synthetic Aperture Focusing of 1D Profiles”, 36th European Microwave Conf., pp. 711-714, 2006.

K. Lehman and A. J. Devaney, “Transmission mode time-reversal super-resolution imaging”, J. Acoust. Soc. Am., vol. 113, pp. 2742-53, 2003.

A. Marengo, “Single-snapshot signal subspace methods for active target location: part I: multiple scattering case”, IASTED Int. Conf. , vol. 2, pp. 161-166, 2005.

K. Gruber, E. D. Marengo, A. J. Devaney, “Time-reversal imaging with multiple signal classification considering multiple scattering between the targets”, J. Acoust. Soc. American, 3042-3047, 2004.

Agarwal and X. Chen, “Applicability of MUSIC-type imaging in two-dimentional electromagnetic inverse problems”, IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 56, pp. 3217-23, 2008.

D. Shea, P. Kosmas, B. D. Van Veen and S. C. Hagness, ”Contrast-enhanced microwave imaging of breast tumors: a computational study using 3D realistic numerical phantoms,” Inverse Probl., vol. 26, pp. 74009-031, 2010.

Chen and Y. Zhong, “MUSIC electromagnetic imaging with enhanced resolution for small inclusions,” Inverse Probl., vol. 25, pp. 15008-020, 2009.

Baussard and T. Boutin, “Time-reversal MUSIC imaging using a recursive approach”, EUSIPCO Signal Process. Conf., vol. 15, pp. 409-413, 2007.

پوراحمدی، مجید، ” تحلیل الگوریتم MUSIC، کاهش نویز و تخمین تعداد منابع در رویکرد معکوس زمانی برای تصویربرداری مایکروویو”، پایان نامه دکتری، دانشکده برق دانشگاه يزد، 1391.

F. I. Haak, “Multi-Frequency Nonlinear Profile Inversion Methods”, Ph.d. Thesis, Delft Univ., Feb. 1999.

Voronov, “Regularization In Microwave Tomography”, Technical Report, Chalmers Univ., Sweden, 2007.

American Cancer Society, “Cancer facts & figures”, 2011, Inc., Atlanta, 2011.

Chun, “Phantom experiments for microwave imaging of breast cancer,” Master of Science Thesis, Chalmers univ. of tech., Sweden, 2007.

Brown, F. Houn, E. Sickles, and L. Kessler, “Screening mammography in community practice,” Amer. J. Roentgen., vol. 165, pp. 1373–1377, Dec. 1995.

G. Garcia, “UWB tomography for breast tumor detection”, Master of Science Thesis, Univ. Politec. de Catalunya, Barcelona, 2009.

T. Huynh, A. M. Jarolimek, and S. Daye, “The false-negative mammogram”, J. Radiograph., vol. 18, no. 5, pp. 1137–1154, 1998.

G. Elmore, M. B. Barton, V. M. Moceri, S. Polk, P. J. Arena, and S. W. Fletcher, “Ten-year risk of false positive screening mammograms and clinical breast examinations”, J. Med. Phys., vol. 338, no. 16, pp. 1089–1096, 1998.

M. Meaney and K. D. Paulsen, “Challenges on microwave imaging supported by clinical results”, Dartmouth College, Hanover, NH, USA, 2010.

Li, P. M. Meaney, T. Raynolds, S. A. Pendergrass, M. W. Fanning, and K. D. Paulsen, “Parallel-detection microwave spectroscopy system for breast imaging,” Rev. Scientific Instruments, vol. 75, no. 7, pp. 2305–2313, 2004.

H. Son, N. Simonov, H. J. Kim, J. M. Lee, and S. I. Jeon, “Preclinical prototype development of a microwave tomography system for breast cancer detection,” ETRI Journal, vol. 32, no. 6, Dec. 2010.

Gilmore, P. Mojabi, A. Zakaria, M. Ostadrahimi, C. Kaye, S. Noghanian, L. Shafai, S. Pistorius, and J. Lovetri, “A wideband microwave tomography system with a novel frequency selection procedure,” IEEE Trans. Biomedical Eng., vol. 57, no. 4, 2010.

Belkebir and M. Saillard, “Testing inversion algorithms against experimental data,” Inverse Probl., vol. 17, pp. 1565–1571, 2001.

Broquetas, J. Romeu, J. Rius, A. Elias-Fuste, A. Cardama, and L.Jofre, “Cylindrical geometry: a further step in active microwave tomography,” IEEE Trans. Microw. Theory Tech., vol. 39, no. 5, pp. 836–844, May 1991.

American National Standards Institute ANSI C95.1- 1982 “Safety levels with respect to human exposure to radiofrequency electromagnetic fields, 300 kHz to 100 GHz.” New York, NY. 10017.

Marengo and F. Gruber. “Subspace-based localization and inverse scattering of multiply scattering point targets”, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2007(17342):16 pages, 2007.

Asch, S. M. Mefire, “Numerical localization of electromagnetic imperfections from a perturbation formula in three dimensions”, Journal of Computational Mathematics, vol. 26, no.2, 149–195, 2008.

M. Bucci, A. Capozzoli and G. D’Elia, “A Novel Approach to Scatterers Localization Problem”, IEEE Trans. on Ant. and Propagation, vol. 51, no. 8, Aug. 2003.

Brancaccio, C. Di Dio and G. Leone, “An algorithm for localization of cylinders by reflection mode scattered field”, Advances in Geosciences, vol. 19, pp. 11-16, 2008.

Oristaglio, “Accuracy of the Born and Rytov approximations for reflection and refraction at a plane interface”, J. Opt. Soc. Am. A, vol. 2, pp. 1987–1993, 1985.

M. Habashy, R. Groom, and B. Spies, “Beyond the Born and Rytov approximations: a nonlinear approach to electromagnetic scattering”, J. Geophys. Res., vol. 98, pp. 1759 1775, 1993.

J. Devaney, “Super-resolution of multiple data using time reversal and MUSIC”, Preprint in (www.ece.neu.edu/faculty/devaney), 2000.

Micolau G. and M. Saillard, “D.O.R.T. method as applied to electromagnetic sensing of buried objects”, Radio Science, vol. 38, pp. 1038-43, 2003.

T. Case, I. Robbins, S. Kharkovsky, F. Hepburn and R. Zoughi, “Microwave and millimeter wave imaging of the space shuttle external fuel tank spray on foam insulation (SOFL) using synthetic aperture focusing techniques(SAFT)”, Review of Quantitative Nondestructive Evaluation, vol. 25, pp. 1546−1553, Aug. 2006.

Nakhkash, N. Baktash, and Y. Huang, “Efficient evaluation of Born series for 2-D scattering problems”, APMC 2004 Conference, New Delhi, India, 15- 18 Dec. 2004.

Nakhkash, R. Fazli and R. Saadat, “An iterative method to evaluate source-type integral equation for 2D inverse scattering problems”, IEEE Antennas and Propagation Society International Symposium, pp. 4053-4056, 2006.

A. Seydel, “Ultrasonic synthetic-aperture focusing techniques”, in NDT Research Techniques for Nondestructive Testing, New York: Academic Press, 1982.

Miao, “Linear and Nonlinear Inverse scattering Algorithms Applied in 2-D Electromagnetics and Electrodynamics”, Ph.d. Thesis, kassel univ., 2008.

D. Shea, P. Kosmas, B. D. Van Veen and S. C. Hagness, ”Contrast-enhanced microwave imaging of breast tumors: a computational study using 3D realistic numerical phantoms”, Inverse Probl., vol. 26, pp. 074009-031, 2010.

Chen and Y. Zhong, “MUSIC electromagnetic imaging with enhanced resolution for small inclusions”, Inverse Probl., vol. 25, pp. 015008-020, 2009.

Davidor, “Genetic algorithms and robotic: A huristic strategy for optimization”, World Scientific, 1991.

E. Romejn and R.L. Smith , “Simulated Annealing for constrained global optimization”, Journal of Global Optimization, vol. 5, pp. 101-126, 1994.

H. Rinnooy Kan and G.T. Timmer, “Stochastic global optimization methods; Part II: Multilevel methods,” Math. Programming, vol. 39 , pp. 57-78 , 1987.

Nakhkash, Y. Huang, and M.T.C. Fang, “Application of the multilevel single-linkage method to one-dimensional electromagnetic inverse scattering problem”, IEEE Trans. On Antennas and Propagation, vol. 47, no. 11, pp.1658-1668, Nov. 1999.

Rubæk, P. M. Meaney, P. Meincke and K. D. Paulsen, “Nonlinear microwave imaging for breast cancer screening using Gauss–Newton’s method and the CGLS inversion algorithm”, IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 55, pp. 2320–31, 2007.

Franchois and C. Pichot, “Microwave imaging–complex permittivity reconstruction with a Levenberg-Marquardt method”, IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 45, no. 2, pp. 203–215, Feb 1997.

Padhy, “A Newton Iterative Solver for Nonlinear Systems”, MSc. Project, Worcester Polytechnic Institute, May 2006.

Franchois and A. G. Tijhuis, “A Quasi-Newton reconstruction algorithm for a complex microwave imaging scanner environment”, Radio Sci., vol. 38, no. 2, 2003.

Eriksson, “Optimization and Regularization of nonlinear least squares problems”, Ph.d. Thesis, UMEA Univ., Sweden, 1996.

M. van den Berg and R. E. Kleinman, “A contrast source inversion method”, Inverse Probl., vol. 13, pp. 1607–1620, 1997.

Mojabi and J. LoVetri, “Eigenfunction Contrast Source Inversion for Circular Metallic Enclosures”, Inverse Probl., vol. 26, pp. 025010-33, 2010.

O. Foldy, “The multiple scattering of waves”, Phys. Rev., vol. 67, pp. 107-119, 1945.

Lax, “Multiple scattering of waves”, Rev. Mod. Phys., vol. 23, pp. 287-310, 1951.

Hou, K. Solna, and H. Zhao, “Imaging of location and geometry for extended targets using the response matrix”, Journal of Computational Physics, 2004.

Zhao, “Analysis of the response matrix for an extended target”, SIAM Applied Mathematics, 2004.

Ammari, J. Garnier, H. Kang, W. K. Park, and K. Solna, “A statistical approach to target detection and localization in the presence of noise,” Waves Random Complex Media, 22, pp. 40-65, 2012.

Akaike, “A new look at the statistical model identification,” IEEE Trans.on Automat. Contr., vol. AC-19, no. 6, pp. 716-723, 1974.

Rissanen, “Modeling by shortest data description,” Automatira, vol. 14, pp. 465-471, 1978.

J. Hannan, “The determination of the order of an autoregression,” Journal of the Royal Statistical Society, Series B, vol. 41, no. 2. pp. 190-195, 1979.

Haddadi, “Statistical Performance Analysis of MDL Source Enumeration in Array Processing,” IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 58, no. 1, pp. 452-457, 2010.

J. Devaney, E. A. Marengo and F. K. Gruber, “Time-reversal-based imaging and inverse scattering of multiply scattering point objects J. Acoust. Soc. Am., vol. 118, pp. 3129–38, 2005.

A. Marengo and F. K. Gruber, “Non iterative analytical formula for inverse scattering of multiply scattering point targets” , J. Acoust. Soc. Am., vol. 120, pp. 3782–3788, 2006.

Baussard, D. Premel and O. Venard, “A Bayesian approach for solving inverse scattering from microwave laboratory-controlled data” , Inverse Probl., vol. 17, pp. 1659-69, 2001.

Belkebir and A. G. Tijhuis, “Modified gradient method and modified Born method for solving a two-dimensional inverse scattering problem” , Inverse Probl., vol. 17, pp. 1671-88, 2001.

F. Bloemenkamp, A. Abubakar and P. M. van den Berg, “Inversion of experimental multi-frequency data using the contrast source inversion method” , Inverse Probl.,vol. 17, pp. 1611–1622, 2001.

Ramananjaona, M. Lambert and D. Lesselier, “Shape inversion from TM and TE real data by controlled evolution of level sets”, Inverse Probl., vol. 17, pp. 1585–1595, 2001.

Rocca, M. Donelli, G. L. Gragnani and A. Massa, “Iterative multi-resolution retrieval of non-measurable equivalent currents for the imaging of dielectric objects” , Inverse Probl., vol. 25, pp. 055004-18, 2009.

Zheng, M. Z. Wang, Z. Q. Zhao and L. L. Li, “A novel linear EM reconstruction algorithm with phaseless data” , Progress In Electromag. Research, vol. 14, pp. 133-146, 2010.

Caorsi, M. Donelli and A. Massa, “Detection, location, and imaging of multiple scatterers by means of the iterative multiscaling method” , IEEE Trans. On Microwave Theory and Tech.,vol. 52, pp. 1217-28, 2004.

A. Scales, A. Gersztenkorn, and S. Treitel, “Fast lp solution of large, sparse, linear systems: Application to seismic travel time tomography,” Journal of Computational Physics, vol. 75, no. 2, pp. 314–333, 1988.

H. Golumb and C. F. Van Loan, “An analysis of the total least squares problem.” SIAM Journal in Numerical Analysis, vol. 17, pp. 883-893, 1980.

Silicon Graphics, Inc., LC: an electromagnetic analysis tool, 1998.

M. Meaney, A. Golnabi, M. W. Fanning, S. D. Geimer and K. D. Paulsen, “Dielectric volume measurements for biomedical applications,” inAntenna Technology and Applied Electromagnetics and Canadian Radio Science Meeting , 2009.

Gabriel, S. Gabriel, and E. Corthout, “The dielectric properties of biological tissues: III. Parametric models for the dielectric spectrum of tissues,” Physics in Medicine and Biology, vol. 41, no. 11, pp. 2271–2294, Nov 2000.

راهنمای خرید:
  • به مبلغ فوق 1 درصد به عنوان کارمزد از طرف درگاه پرداخت افزوده خواهد شد.
  • لینک دانلود فایل بلافاصله بعد از پرداخت وجه به نمایش در خواهد آمد.
  • همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
  • ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
  • در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “مبانی نظری و پیشینه پژوهشی موقعیت یابی پراکنده¬گرهای الکترومغناطیسی با استفاده از الگوریتم های بازسازی خطی و غیرخطی برای کاربردهای تصویربرداری مایکروویو”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *