Vi utvecklar en ny passiv bildbildningsmetod som kan utnyttja information om flera spridningar i miljön, samt statistik över de objekt som ska avbildas, additivt buller och skräp, med hjälp av mätningar från ett glest utbud av mottagare som förlitar sig på ljuskällor av möjligheter. Arrayen av mottagare kan distribueras rumsligt på ett godtyckligt sätt med flera hundra våglängder isär. Vi använder ett fysikbaserat tillvägagångssätt för att modellera en flerscatteringmiljö och utveckla en statistisk modell som relaterar mätningar i en given mottagare till mätningar i andra mottagare. Modellen bygger på bakåtförskjutningsmätningar i en given mottagare till en hypotetisk målplats och vidareförökar sig till en annan mottagarplats baserat på den grönas funktion i bakgrundsmiljön. Vi behandlar nästa bildproblem som en generaliserad sannolikhetskvot test (GLRT) för en okänd målplats. GLRT-ramverket gör det möjligt att på förhand integrera information om röror och buller i problemformuleringen, samt icke-gaussiska datasannolikhet och en priori-modell. Vi tar itu med det rumsligt lösta hypotestestningsproblemet genom att begränsa den tillhörande diskriminantfunktionen till att vara linjär och genom att maximera signal-till-brus-förhållandet i teststatistiken. Vi använder den resulterande rumsligt löst teststatistik för att bilda bilden. Vi presenterar upplösningsanalysen av våra avbildningsalgoritmer för frirum och en miljömodell med flera delar. Vår analys visar förbättringarna i punktspridningsfunktionen och signal-till-brus-förhållandet för de rekonstruerade bilderna när flera spridningar utnyttjas, samt potentiella artefakter och begränsningar. Vi presenterar numeriska experiment för att demonstrera prestandan hos de resulterande algoritmerna och för att validera de teoretiska resultaten.
I REF studeras rumsligt löst detektion av stationära spridare för flera spridningsmiljöer.
Passive imaging using distributed apertures in multiple-scattering environments
{'venue': None, 'journal': 'Inverse Problems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}