Muchos problemas de dispersión inversa tienen que ver con la detección y localización de dispersores puntuales que están escasamente encerrados en un dominio de investigación prescrito. Por lo tanto, parece una buena opción abordar el problema aplicando métodos de reconstrucción que se adapten adecuadamente a este tipo de dispersores o que refuercen de forma natural la escasez en las reconstrucciones. En consecuencia, en este trabajo comparamos la inversión temporal-MUSIC y la detección comprimida. El estudio se desarrolla mediante ejemplos numéricos y se centra en el papel del ruido en los datos y el acoplamiento mutuo entre los dispersores.
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