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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于平面涡旋电磁波的电磁逆散射成像方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119596306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411609880.2，技术领域涉及：G01S13/89；该发明授权一种基于平面涡旋电磁波的电磁逆散射成像方法是由周红平;张立泽;李刘林;郭凯;郭忠义设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于平面涡旋电磁波的电磁逆散射成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于平面涡旋电磁波的电磁逆散射成像方法，包括1、搭建测试平台，确保各设备和器件的位置满足测量要求；2、由平面涡旋电磁波发射模块产生入射波，向成像区域内部发射；3、成像区域四周均匀分布的发射天线依次向成像区域发射电磁波，经过介质散射、反射之后，由天线接收模块接收回波信号，并提取振幅和相位信息进行拼接组合，得到散射场矩阵，把真实介电常数分布图像作为标签，构造数据集；4、用此数据集训练深度学习成像模块，得到具有重建待成像区域内部介电常数分布能力的模型。本发明能以较高图像分辨率、较高的抗环境干扰能力、较快的计算速度重构待成像区域内的介电常数分布信息，从而能提高成像精度。

本发明授权一种基于平面涡旋电磁波的电磁逆散射成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于平面涡旋电磁波的电磁逆散射成像方法，其特征在于，是应用于由个平面涡旋电磁波发射模块1、个天线接收模块2、电磁逆散射成像网络与待成像物体的测量系统中；每个平面涡旋电磁波发射模块1包括：若干个阵列天线单元1.1、相位控制器1.2、功率分配器1.3、信号发生器1.4、反射器1.5；其中，在所述阵列天线1.1的正面安装所述反射器1.5，所述信号发生器1.4通过相位控制器1.2与所述功率分配器1.3相连；每个天线接收模块2包括：辐射单元2.1、相位与幅度控制器2.2、低噪声放大器2.3、矢量信号处理器2.4、信号同步器2.5；所述电磁逆散射成像方法包括以下步骤： 步骤1、设置每个平面涡旋电磁波发射模块1中相位控制器1.2的相位为，其中，为轨道角动量，n为每个平面涡旋电磁波发射模块1中阵列天线单元1.1的数量，初始化； 步骤2、第j个平面涡旋电磁波发射模块1中的信号发生器1.4生成预设频率的电磁波信号并发送给第j个相位控制器1.2，由第j个相位控制器1.2对电磁波信号施加的相位偏移，得到偏移后的电磁波信号并发送给第j个功率分配器1.3，从而由第j个功率分配器1.3将偏移后的电磁波信号分配到各个阵列天线单元1.1中，以形成时第j个单模态的平面涡旋电磁波，并向所述待成像物体的中心方向发射，同时，利用第j个反射器1.5增强第j个平面涡旋电磁波在发射方向上的辐射功率，从而形成以所述待成像物体为中心所均匀围成的个平面涡旋电磁波入射源；j∈[1,M]； 步骤3、第j个入射源向所述待成像物体中心发射，经过所述待成像物体的散射、反射后，产生第j个回波信号； 步骤4、以所述待成像物体为中心，将个天线接收模块2中的辐射单元2.1均匀地围成一圈，同时接收第j个回波信号，并发送给各个相位与幅度控制器2.2，由每个相位与幅度控制器2.2对接收到的回波信号进行相位和幅度的调节，同时得到个调节后的回波信号； 每个低噪声放大器2.3对各自调节后的回波信号进行降噪放大，得到个放大后的回波信号后，传输至对应的矢量信号处理器2.4中，以提取个回波信号的幅度和相位信息；从而在提取个入射源发射的回波信号后，得到个幅值和相位信息； 步骤5、将个幅值和相位信息进行归一化处理，并将归一化处理后的幅值赋值给RGB图像的红色通道，将归一化处理后的相位信息赋值给RGB图像的绿色通道，将RGB图像的蓝色通道补0，得到一张散射场图像；将所述散射场图像对应的待成像物体的真实介电常数分布图作为真实标签，从而得到一个带标签的图像样本，进而利用不同的待成像物体构造出时的单模态图像数据集，并将中的任意第i张图像记为，对应的真实标签记为；i∈[1,n]，n为单模态图像数据集中的图像数量； 步骤6、令，并调整每个平面涡旋电磁波发射模块1中相位控制器1.2的相位后，按照步骤2-步骤5的过程，构建时的单模态图像数据集，并将中的任意第i张图像记为，对应的真实标签记为； 步骤7、令，并调整平面涡旋电磁波发射模块1中相位控制器1.2的相位后，按照步骤2-步骤5的过程，构建时的单模态图像数据集，并将中的任意第i张图像记为，对应的真实标签记为； 步骤8、构建电磁逆散射成像网络，包括：三个结构相同但参数不同的初步成像模块、和、决策层融合模块、成像优化模块； 其中，每个初步成像模块均包括：一个初步编码器以及一个初步解码器；所述成像优化模块包含一个优化编码器以及一个优化解码器； 步骤8.1、将输入第一初步成像模块中进行处理，得到重建图像集合，用于构建损失函数，从而对第一初步成像模块进行训练，得到训练后的第一初步成像模块；将输入后，得到第一初步重建图像集合，并将中的任意第i张图像记为； 步骤8.2、按照步骤8.1的过程，用训练第二初步成像模块，得到训练后的第二初步成像模块，将输入得到第二初步重建图像集合，并将中的任意第i张图像记为； 步骤8.3、按照步骤8.1的过程，用训练第三初步成像模块，得到训练后的第三初步成像模块，将输入得到第三初步重建图像集合，并将中的任意第i张图像记为； 步骤8.4、将，和中的图像输入决策层融合模块中进行处理，得到多模态融合图像集，将中的任意第i张融合图像记为，其对应的标签为： 决策层融合模块分别提取、和在红色通道的重建信息后，相应作为第i张多模态融合图像的三个通道的数据，从而得到第i张融合图像，且的尺寸为； 步骤8.5、将输入成像优化模块中进行处理，得到优化重建图像集合，并用于构建损失函数，从而对输入成像优化模块进行训练，得到训练后的成像优化模块； 步骤9、由、、、决策层融合模块和组成训练后的电磁逆散射成像模型，并用于对任意输入的待识别散射场图像进行重建，得到介电常数分布的预测结果。

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