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基于ControlVAE的约束嵌入稠密时变阵列构建

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  • 万方数据
  • 维普
在对探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)数据进行三维建模与可视化分析过程中,其所依赖的三维时变阵列通常是由一维数据道或二维阵列间接生成的.由于采集到的数据往往比较稀疏,且存在不规则偏移,需要进行稠密处理,以获得高密度三维时变阵列.本文提出了一种基于可控变分自编码(Controllable Varia‑tional AutoEncoder,ControlVAE)的约束嵌入稠密时变阵列构建方法.使用基于ControlVAE的时变数据重构网络,通过隐空间采样插值和深浅层特征信息的融合,生成接近真实分布的伪道数据来增加阵列密度.构建了基于尺度不变特征变换的数据配准模块,提取道间梯度特征与结构对称性特征,可以在时空域内完成数据配准.同时将浅层特征作为约束信息嵌入数据重构网络,以消除数据道偏移对阵列生成的影响.实验结果表明,本文方法仅使用单测线二维B-scan数据集即可重建稠密时变阵列,可以有效降低重构模型累积误差,提高面对复杂真实数据时的鲁棒性.
Construction of Dense Time-Varying Array with Constraint Embedded Based on ControlVAE

time-varying arraydata generationground penetrating radarconstrained embeddingcontrollable variational autoencoder model

孙文力、原达、姜新波

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山东工商学院山东高校智能信息处理重点实验室,山东烟台 264005

山东大学齐鲁交通学院,山东济南 250002

时变阵列 数据生成 探地雷达 约束嵌入 可控变分自编码模型

国家自然科学基金山东省重点研发计划

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2024

10.12263/DZXB.20221144

电子学报
中国电子学会

电子学报

CSTPCD北大核心
影响因子：1.237
ISSN：0372-2112
年,卷(期)：2024.52(1)
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