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在不进行侵入性近场操作的情况下从远场获取场景的亚波长信息是波工程学中的一个基本挑战。然而，众所周知，波在复杂介质中的停留时间决定了波对扰动的敏感度。现代编码孔径成像仪利用复杂介质提供的自由度 (dof) 作为天然多路复用器，但并未认识到并利用将感兴趣的物体放置在复杂介质外部或内部之间的根本区别。在这里，我们表明，只需用混响被动混沌腔将亚波长物体封闭在其远场中，就可以将定位亚波长物体的精度提高几个数量级。我们认为深度学习是一种合适的抗噪工具，可以提取编码在多路复用测量中的亚波长定位信息，实现远超训练数据中可用的分辨率。我们在微波领域展示了我们的发现：利用简单可编程超表面的配置自由度，我们使用仅强度的单频单像素测量，在混沌腔内沿弯曲轨迹定位亚波长物体，分辨率为 λ = 76。我们的研究结果可能在光声成像以及基于回响弹性波、声音或微波的人机交互方面具有重要应用。
带混响的深度亚波长定位......
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