[论文解读] Large-aperture computational single-sensor microwave imager using 1-bit programmable coding metasurface at single frequency

Dapeng Lao, Lianlin Li+3 more|arXiv (Cornell University)|May 11, 2017

Metamaterials and Metasurfaces Applications参考文献 25被引用 3

一句话总结

本文提出一种基于单频1-bit可编程编码超表面的大型孔径单传感器微波成像系统，通过列-行编码方式减少数据采集时间并提升时空分辨率。该系统通过求解稀疏正则化凸优化问题实现高分辨率成像，理论恢复保证与传统像素级编码系统相当，经仿真与实验验证。

ABSTRACT

The microwave imaging based on inverse scattering strategy holds important promising in the science, engineering, and military applications. Here we present a compressed-sensing (CS) inspired large- aperture computational single-sensor imager using 1-bit programmable coding metasurface for efficient microwave imaging, which is an instance of the coded aperture imaging system. However, unlike a conventional coded aperture imager where elements on random mask are manipulated in the pixel-wised manner, the controllable elements in the proposed scheme are encoded in a column-row-wised manner. As a consequence, this single-sensor imager has a reduced data-acquisition time with improved obtainable temporal and spatial resolutions. Besides, we demonstrate that the proposed computational single-shot imager has a theoretical guarantee on the successful recovery of a sparse or compressible object from its reduced measurements by solving a sparsity-regularized convex optimization problem, which is comparable to that by the conventional pixel-wise coded imaging system. The excellent performance of the proposed imager is validated by both numerical simulations and experiments for the high-resolution microwave imaging.

研究动机与目标

• 开发一种计算高效的大型孔径微波成像系统，采用单传感器。
• 相比传统编码孔径成像，减少数据采集时间并提升时空分辨率。
• 利用较少测量实现对稀疏或可压缩物体的高分辨率成像。
• 通过压缩感知提供物体重建的理论恢复保证。
• 通过数值仿真与实验结果验证系统性能。

提出的方法

• 系统采用1-bit可编程编码超表面，其中元件以列-行方式编码，而非像素级编码。
• 编码模式调制入射微波波前，生成复用测量信号。
• 采用受压缩感知（CS）启发的框架，从较少测量中重建物体。
• 将重建问题表述为稀疏正则化凸优化问题，以确保稳定且精确的恢复。
• 系统在单一频率下工作，实现高效且聚焦的成像。
• 理论分析表明，在特定条件下，测量矩阵满足限制等距性质（RIP），从而保证成功恢复。

实验结果

研究问题

• RQ1 单传感器微波成像系统能否在减少数据采集时间的同时实现高分辨率？
• RQ2 列-行编码与像素级编码相比，在成像效率与分辨率方面有何差异？
• RQ3 该系统在使用较少测量时，对稀疏物体重建的理论恢复保证为何？
• RQ4 该系统能否以更少测量实现与传统像素级编码成像系统相当的性能？
• RQ5 该系统在真实实验条件下表现如何？

主要发现

• 所提出的成像系统由于采用列-行编码，显著减少了数据采集时间，实现了高分辨率微波成像。
• 与传统单传感器编码孔径成像相比，该系统在时间与空间分辨率方面均有提升。
• 理论分析表明，测量矩阵满足限制等距性质（RIP），确保了物体重建的稳定与鲁棒。
• 数值仿真与实验验证了系统能够从较少测量中准确重建稀疏或可压缩物体。
• 在重建质量方面，该系统性能与传统像素级编码成像系统相当。
• 系统在单一频率下有效运行，实现了大孔径配置下的聚焦且高效的成像。