On extension of the data driven ROM inverse scattering framework to partially nonreciprocal arrays
On extension of the data driven ROM inverse scattering framework to partially nonreciprocal arrays
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将数据驱动的 ROM 逆散射框架扩展到部分不可逆阵列
DOI：
10.1088/1361-6420/ac7a59
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
2.1
通讯作者：
Zaslavsky, M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Druskin, V;Moskow, S;Zaslavsky, M
数据驱动的降阶模型（ROM）是近年来出现的一种求解逆散射问题的有力工具。这种方法的主要缺点是，它是有限的测量阵列与非对称配置的发射机和接收机，即，平方对称矩阵（数据）传递函数。为了放宽这一限制，我们使用我们之前的工作Druskin等人（2021 Inverse Problems 37 075003），其中ROM与Lippmann-Schwinger积分方程相结合，以产生直接非线性反演方法。在这项工作中，我们将这种方法扩展到更一般的传递函数，包括那些非对称的，例如，通过添加接收器或源。ROM是基于数据的对称子集构造的，用于构造所有内部解。剩余的接收器然后直接用于Lippmann-Schwinger方程。我们展示了一些一维和二维的例子与非互易阵列，包括一个单输入/多输出逆问题，其中的数据是由一个单行矩阵传递函数的新方法。这使我们能够接近玻恩近似在可接受的测量阵列方面的灵活性，同时显着提高反演的质量相比，后者的强非线性散射效应。
Data-driven reduced order models (ROMs) recently emerged as powerful tool for the solution of inverse scattering problems. The main drawback of this approach is that it was limited to measurement arrays with reciprocally collocated transmitters and receivers, that is, square symmetric matrix (data) transfer functions. To relax this limitation, we use our previous work Druskin et al (2021 Inverse Problems37 075003), where the ROMs were combined with the Lippmann–Schwinger integral equation to produce a direct nonlinear inversion method. In this work we extend this approach to more general transfer functions, including those that are non-symmetric, eg, obtained by adding only receivers or sources. The ROM is constructed based on the symmetric subset of the data and is used to construct all internal solutions. Remaining receivers are then used directly in the Lippmann–Schwinger equation. We demonstrate the new approach on a number of 1D and 2D examples with non-reciprocal arrays, including a single input/multiple outputs inverse problem, where the data is given by just a single-row matrix transfer function. This allows us to approach the flexibility of the Born approximation in terms of acceptable measurement arrays; at the same time significantly improving the quality of the inversion compared to the latter for strongly nonlinear scattering effects.
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影响因子：
2.1
作者：
L. Borcea;J. Garnier;A. Mamonov;J. Zimmerling
通讯作者：
J. Zimmerling
通过降阶模型反投影进行声波成像的非线性方法
DOI：
10.1137/17m1133580
发表时间：
2017
期刊：
SIAM J. Imaging Sci.
影响因子：
--
作者：
V. Druskin;A. Mamonov;M. Zaslavsky
通讯作者：
M. Zaslavsky
DOI：
--
发表时间：
2011-07
期刊：
arXiv: Mathematical Physics
影响因子：
--
作者：
L. Borcea;V. Druskin;F. G. Vasquez;A. Mamonov
通讯作者：
L. Borcea;V. Druskin;F. G. Vasquez;A. Mamonov
通过数据驱动的降阶模型理清逆散射中的非线性
DOI：
--
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
作者：
L. Borcea;V. Druskin;A. Mamonov;M. Zaslavsky
通讯作者：
M. Zaslavsky
通过基于投影的模型简化解决双曲问题的直接非线性反演算法
DOI：
10.1137/15m1039432
发表时间：
2015
期刊：
SIAM J. Imaging Sci.
影响因子：
--
作者：
V. Druskin;A. Mamonov;Andrew E. Thaler;M. Zaslavsky
通讯作者：
M. Zaslavsky