Resumen

En las imágenes de radar a través de la pared (TWRI), las ambigüedades en las características de la pared, incluyendo el grosor y la permitividad relativa, distorsionan la imagen y cambian la posición del objetivo. Para estimar rápidamente y con precisión los parámetros de la pared, se propone un enfoque basado en una máquina de vectores de soporte (SVM). En el problema de TWRI, la no linealidad está incorporada en la relación entre los datos de retrodispersión y los parámetros de la pared, que pueden obtenerse mediante el proceso de entrenamiento de la SVM. Los resultados de las mediciones revelan que, una vez completada la fase de entrenamiento, la técnica no necesita más de un segundo para estimar los parámetros de la pared con errores aceptables. A continuación, se reconstruyen las imágenes de la pared utilizando un algoritmo de retroproyección (BP) mediante una simulación en el dominio del tiempo por diferencias finitas (FDTD). Los resultados de la simulación demuestran que la contaminación ruidosa tiene poca influencia en la calidad de las imágenes. Además, se comprueba la viabilidad y la validez mediante una situación más realista. Los resultados muestran que se obtienen imágenes de alta calidad y enfocadas, independientemente de los errores en las estimaciones de los parámetros de la pared.

• Materias:Propagación de ondas Electromagnetismo Redes de telecomunicaciones Radiofrecuencia Teoría de Antenas
• Subjects:Wave propagation Electromagnetism Telecommunications networks Radio frequency Antenna theory
• Palabras claves:parámetros de la pared, posición del objetivo en la imagen, estimaciones de los parámetros de la pared, proceso de entrenamiento svm, máquina de vectores de apoyo, características de la pared, poca influencia, contaminación ruidosa, situación realista, calidad
• Keywords:wall parameters, imaged target position, wall parameters estimates, svm training process, support vector machine, wall characteristics, little influence, noisy contamination, realistic situation, quality