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type: thesis
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creators_name: Tommasi, A.
title: Subsurface imaging basato su approccio IMSA-Inexact Newton [Cross-Well]
ispublished: pub
subjects: TK
full_text_status: public
keywords: DCM
abstract: L'analisi non invasiva e non distruttiva di materiali e strutture rappresenta un argomento di grande importanza per le applicazioni di introspezione sottosuperficiale non distruttiva. In tale ambito, sono state proposte numerose metodologie in grado di gestire efficacemente la non-linearità/mal posizione dei problemi inversi risultanti. In particolare, è stata recentemente proposta una metodologia integrata per la linearizzazione/regolarizzazione del problema inverso, denominata IMSA-Inexact Newton Method, in grado di fornire efficaci prestazioni anche in presenza di forti scatteratori e di dati distorti significativamente dal rumore. Per tale ragione, risulta di interesse l'analisi delle prestazioni di tale metodologia quando applicata a problemi di subsurface imaging, nei quali i dati a disposizione sono spesso fortemente disturbati e gli oggetti da rilevare sono caratterizzati da costanti dielettriche elevate.
Date le precedenti osservazioni, obiettivo dell'attività è perciò l'indagine delle potenzialità dell'approccio integrato multiscaling-Inexact Newton per applicazioni di introspezione sottosuperficiale. In tale attività si farà riferimento in modo specifico a dati raccolti in configurazione "cross-well", cioè in presenza di sensori inseriti nel terreno.

date: 2013
date_type: published
institution: University of Trento
department: ELEDIA Research Center@DISI
thesis_type: masters
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[17]	G. Oliveri, P. Rocca, and A. Massa, "A bayesian compressive sampling-based inversion for imaging sparse scatterers," IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 49, no. 10, pp. 3993-4006, Oct. 2011. 
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citation:   Tommasi, A.  (2013) Subsurface imaging basato su approccio IMSA-Inexact Newton [Cross-Well].  Masters thesis, University of Trento.   
document_url: http://www.eledia.org/students-reports/85/1/Abstract.A310.pdf