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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利一种结合SOM和复相位的电磁逆散射方法、设备及存储介质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：CN118070648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202410189678.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种结合SOM和复相位的电磁逆散射方法、设备及存储介质是由吴昊;胡紫珊;汪瑜;岳华;凌未;阚宏伟设计研发完成，并于2024-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合SOM和复相位的电磁逆散射方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种结合SOM和复相位的电磁逆散射方法、设备及存储介质，属于电磁反演技术领域，解决如何实现目标散射体的介电常数重构的问题；本发明通过建立电磁逆散射的数据方程和状态方程的物理模型，将电磁逆散射的物理模型采用矩量法表示，采用子空间优化法将感应电流分解为确定电流和模糊电流，能提供更加丰富和准确的散射信息，有助于增强重构的的稳定性；利用利托夫近似法中的复相位信息，得介质目标对比度和复相位之间的线性关系，有效提升了电磁波对散射体内部结构的敏感度；引入CNN网络进行重构，实现了数据处理的快速化，大大加快了前向和反向传播的速度，从而实现实时成像成。

本发明授权一种结合SOM和复相位的电磁逆散射方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种结合SOM和复相位的电磁逆散射方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立电磁逆散射的数据方程和状态方程的物理模型； S2、将电磁逆散射的物理模型采用矩量法表示； S3、采用子空间优化法将感应电流分解为确定电流和模糊电流； S4、利用利托夫近似法中的复相位信息，得介质目标对比度和复相位之间的线性关系； S5、引入CNN网络进行重构；所述引入CNN网络进行重构的方法如下： 1）输入数据预处理；所述输入数据预处理的方法如下： 首先，对散射数据的格林算子GS进行奇异值分解：，奇异值从大到小排序，前L个奇异值对应的奇异向量VS构成确定子空间，其余部分构成模糊子空间VN； 其次，使用确定子空间VS来估计确定电流Jdet，将测量的散射场投影到确定子空间中，即：，其中系数s表达式为：； 再次，结合模糊子空间VN和利托夫复相位差来预估模糊电流Jamb，即：，其中，系数a的表达式为：； 最终得到的CNN网络的输入包括确定电流Jdet、模糊电流Jamb和复相位差； 2）网络处理融合架构：采用三通道并行输入再融合的模式，确定电流Jdet、模糊电流Jamb和复相位差分别经过三支路卷积神经网络特征提取得到有效特征，其中模糊电流部分外接去噪部分，滤去次信息和噪声干扰，复相位差部分作为弱处理的校正部分，以确定电流框架信息为主；融合采用通道拼接的方式，通过注意力机制自适应调整各支路成分比例；整体网络采用编解码的结构，特征图多尺度减小，再多尺度重构放大，通过跳跃连接兼顾深浅特征； 3）网络训练输出：将预处理的数据输入CNN网络中，在训练的过程中使得最终输出接近对应参考对比度，完成设定的迭代轮数后，损失函数也均达到收敛，保留最佳参数模型，测试时输入预处理数据即可直接得到最佳对比度。

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