Resumen

Los métodos de reconstrucción de formas son especialmente adecuados para la obtención de imágenes de objetivos ocultos. Sin embargo, estos métodos rara vez se emplean en aplicaciones reales de ensayos no destructivos, ya que generalmente requieren los parámetros eléctricos del objeto exterior como conocimiento a priori. En este sentido, proponemos un enfoque para aliviar dos algoritmos de reconstrucción de forma bien conocidos, que son el muestreo lineal y los métodos de factorización, del requisito del conocimiento a priori de los parámetros eléctricos del medio circundante. La idea que subyace en este trabajo es que si se puede suministrar a estos métodos una medida del medio de referencia (un medio que pueda aproximarse al material, excepto la inclusión), se pueden obtener reconstrucciones con calidades muy elevadas incluso cuando no hay información sobre los parámetros eléctricos del medio circundante. Aprovechando esta idea, consideramos que es posible utilizar métodos de reconstrucción de forma en la detección de objetos enterrados. Para ello, realizamos varios experimentos dentro de una cámara anecoica para verificar el enfoque frente a mediciones reales. La precisión y la estabilidad de los resultados obtenidos muestran que tanto el método de muestreo lineal como el de factorización pueden ser bastante útiles para diversos problemas de obtención de imágenes de obstáculos enterrados.

• Materias:Propagación de ondas Electromagnetismo Redes de telecomunicaciones Radiofrecuencia Teoría de Antenas
• Subjects:Wave propagation Electromagnetism Telecommunications networks Radio frequency Antenna theory
• Palabras claves:métodos de reconstrucción de la forma, parámetros eléctricos, muestreo lineal, métodos de factorización, problema de imágenes de obstáculos, detección de objetos enterrados, aplicación de pruebas no destructivas, medios de comunicación, algoritmo de reconstrucción de la forma, ideas
• Keywords:shape reconstruction methods, electrical parameters, linear sampling, factorization methods, obstacles imaging problem, buried object detection, nondestructive testing application, media, shape reconstruction algorithm, ideas