Reconstrucción precisa de la radiación de fuentes dispersas a partir de un pequeño conjunto de mediciones de campo cercano mediante una norma ponderada suave para problemas de esparsidad de clúster
Autores: Pinchera, Daniele; Migliore, Marco Donald
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Reconstrucción precisa de la radiación de fuentes dispersas a partir de un pequeño conjunto de mediciones de campo cercano mediante una norma ponderada suave para problemas de esparsidad de clúster
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Enfoque
Reconstrucción
Campo lejano
Recuperación dispersa
Cuadrícula
Fuentes
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 53
Citaciones: Sin citaciones
El objetivo de esta contribución es presentar un enfoque que permite mejorar la calidad de la reconstrucción del campo lejano a partir de un pequeño número de muestras medidas mediante recuperación dispersa utilizando una rejilla relativamente gruesa para las posiciones de las fuentes (con espaciado de muestra del orden de ) en comparación con la rejilla generalmente requerida. En particular, el método iterativo propuesto emplea una minimización restringida ponderada suave, que garantiza una mejor probabilidad de estimación correcta de las fuentes dispersas y una calidad mejorada en la reconstrucción, con un esfuerzo computacional similar con respecto al enfoque estándar de minimización reponderada.
Descripción
El objetivo de esta contribución es presentar un enfoque que permite mejorar la calidad de la reconstrucción del campo lejano a partir de un pequeño número de muestras medidas mediante recuperación dispersa utilizando una rejilla relativamente gruesa para las posiciones de las fuentes (con espaciado de muestra del orden de ) en comparación con la rejilla generalmente requerida. En particular, el método iterativo propuesto emplea una minimización restringida ponderada suave, que garantiza una mejor probabilidad de estimación correcta de las fuentes dispersas y una calidad mejorada en la reconstrucción, con un esfuerzo computacional similar con respecto al enfoque estándar de minimización reponderada.