| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 缩略词表 | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-32页 |
| 1.1 非均匀介质问题的研究背景 | 第14-16页 |
| 1.2 非均匀介质中目标成像与反演之科学问题 | 第16-22页 |
| 1.2.1 非均匀介质的涵义 | 第16-17页 |
| 1.2.2 非均匀介质内波传播的复杂性 | 第17-22页 |
| 1.3 本文的技术路线和相关技术研究进展 | 第22-29页 |
| 1.3.1 研究重点和技术路线 | 第22-24页 |
| 1.3.2 相关技术研究进展 | 第24-29页 |
| 1.3.2.1 时间反转技术 | 第24-25页 |
| 1.3.2.2 伴随场建模方法 | 第25-27页 |
| 1.3.2.3 压缩感知理论 | 第27-29页 |
| 1.4 本文的主要创新点 | 第29-30页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第30页 |
| 1.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第二章 非均匀介质建模和压缩感知目标成像技术原理 | 第32-46页 |
| 2.1 非均匀介质反射界面的迭代时间反转建模方法 | 第32-35页 |
| 2.1.1 反射界面的多目标散射信号模型 | 第32-33页 |
| 2.1.2 反射界面的迭代时间反转成像建模方法 | 第33-35页 |
| 2.2 结构性非均匀介质参数的伴随场迭代建模方法 | 第35-41页 |
| 2.2.1 一般形式表述 | 第36-37页 |
| 2.2.2 二维标量波动方程形式 | 第37-40页 |
| 2.2.3 基于非线性共轭梯度的迭代建模过程 | 第40-41页 |
| 2.3 压缩感知和梯度映射稀疏信号重建 | 第41-44页 |
| 2.3.1 稀疏信号的压缩感知描述 | 第41-42页 |
| 2.3.2 梯度映射稀疏重建方法 | 第42-44页 |
| 2.3.2.1 二次规划目标函数及其梯度 | 第42-43页 |
| 2.3.2.2 梯度映射迭代重建过程 | 第43-44页 |
| 2.3.2.3 迭代收敛条件 | 第44页 |
| 2.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第三章 基于迭代时间反转方法的介质界面建模与目标成像 | 第46-67页 |
| 3.1 基于迭代TRM的起伏地表建模与埋地目标成像方法 | 第46-55页 |
| 3.1.1 埋地目标成像问题介绍 | 第46-47页 |
| 3.1.2 原理与步骤 | 第47-51页 |
| 3.1.3 典型场景的数值仿真与分析 | 第51-55页 |
| 3.1.3.1 仿真场景设置与正演结果 | 第51-52页 |
| 3.1.3.2 迭代TRM反演建模与目标成像结果 | 第52-55页 |
| 3.2 基于极化迭代TRM的预埋钢筋网格建模方法 | 第55-60页 |
| 3.2.1 原理与方法 | 第56-57页 |
| 3.2.2 三维混凝土墙体模型数值仿真验证 | 第57-60页 |
| 3.3 附录：基于建筑模型的稀疏阵主动RFID时间反转定位 | 第60-65页 |
| 3.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第四章 基于主动伴随场的生物组织声参数建模与热致超声成像 | 第67-85页 |
| 4.1 人类乳房组织的非均匀介质特性与微波热致超声成像 | 第67-70页 |
| 4.1.1 人类乳房组织的电/声非均匀介质特性 | 第67-68页 |
| 4.1.2 乳腺肿瘤的微波热致超声成像及声参数建模 | 第68-70页 |
| 4.2 基于主动伴随场方法的介质声参数建模方法(AAM) | 第70-79页 |
| 4.2.1 AAM算法框架 | 第71-72页 |
| 4.2.2 AAM的原理 | 第72-75页 |
| 4.2.2.1 走时(Travel Time)失配函数及其梯度函数 | 第72-73页 |
| 4.2.2.2 速度场敏感度核函数的伴随场求法 | 第73-74页 |
| 4.2.2.3 速度场的CG迭代更新方法 | 第74-75页 |
| 4.2.3 AAM的数值仿真与分析 | 第75-79页 |
| 4.2.3.1 棋盘格模型的重建仿真 | 第75-78页 |
| 4.2.3.2 噪声鲁棒性验证 | 第78-79页 |
| 4.3 解剖学真实乳房模型的AAM试验 | 第79-84页 |
| 4.3.1 解剖学真实乳房(ARB)模型的生成 | 第79-81页 |
| 4.3.2 AAM方法在ARB模型中的建模仿真与肿瘤成像 | 第81-84页 |
| 4.4 本章小结 | 第84-85页 |
| 第五章 基于非均匀介质模型字典的压缩感知MITAT成像方法 | 第85-102页 |
| 5.1 CS-MITAT原理 | 第85-91页 |
| 5.1.1 基于非均匀介质模型的MITAT信号字典 | 第86-89页 |
| 5.1.2 空域采样的压缩感知过程 | 第89-90页 |
| 5.1.3 GPSR信息重建(图像恢复)方法 | 第90-91页 |
| 5.2 CS-MITAT数值仿真 | 第91-97页 |
| 5.2.1 均匀介质模型仿真 | 第91-93页 |
| 5.2.2 非均匀介质模型仿真 | 第93-95页 |
| 5.2.3 CS-MITAT噪声稳定性及可恢复性指标分析 | 第95-97页 |
| 5.3 CS-MITAT真实生物组织实验 | 第97-101页 |
| 5.3.1 MITAT实验系统介绍 | 第97-98页 |
| 5.3.2 实验场景设置 | 第98-99页 |
| 5.3.3 CS与TRM成像结果分析 | 第99-101页 |
| 5.4 本章小结 | 第101-102页 |
| 第六章 总结与展望 | 第102-104页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第102-103页 |
| 6.2 进一步工作展望 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-119页 |
| 作者攻博期间取得的成果 | 第119-121页 |
