本技术涉及电磁逆散射技术领域,提供了一种基于对比学习的电磁特征映射与迭代重构方法及设备。电磁特征映射方法包括:获取设定散射体的散射场数据和电磁特性数据;将所述散射场数据转换为图结构数据,生成图数据集,以及将所述电磁特性数据转换为图像结构数据,生成图像数据集,根据所述图数据集和图像数据集生成正样本对和负样本对,利用所述正样本对和负样本对,对包括图编码器和图像编码器的双流网络模型进行训练,得到特征映射网络。本发明提出一种新的电磁重构思路,至少部分地解决了现有技术中电磁重构难度大、效果不佳的问题,不需要构建复杂的前向模型,能够以较好的效果重构得到各类型散射体的电磁特性数据。
背景技术
电磁逆散射是通过利用散射场数据和前向模型,实现对探测区域内的未知散射体电磁特性的重构。电磁逆散射技术具有无接触、无损的优势,使其具有广泛的应用前景,如军事探测、医学成像、地质勘探等。
然而,前向模型需要根据已知的规律和条件进行构建,难度较大,且直接影响电磁重构的效果特别是对于一些特殊腔体(例如填充了溢出型介质的腔体),前向模型的数学模型将更为复杂,加上逆散射问题原本的高度非线性特征和病态特征,使得特殊腔体的逆散射问题难以得到有效地求解。
实现思路