一、FOCUS处理系统在高精度三维资料精细目标处理中的应用（论文文献综述）
张璘[1]（2021）在《相控阵机载SAR海面动目标成像算法研究》文中研究说明我国是一个海洋大国,对海上舰船目标的探测不仅涉及到我国经济利益,也关系着国家领主主权和海防安全。相控阵机载合成孔径雷达利用阵列天线空域结构实现等效增加空间维采样频率的目的,从而扩大海域测绘带范围,使得广域海面舰船目标的高分辨率成像成为可能。目前,相控阵机载SAR存在着天线阵列结构复杂、数据运算处理量庞大以及舰船目标成像散焦等问题,影响广域海面动目标成像效率和成像质量。因此本文围绕相控阵机载SAR动目标高分辨成像算法,对天线波束扫描模式、多天线接收数据处理算法、动目标多普勒参数估计和时频分析算法进行深入研究,所取得的主要研究成果如下:第一,针对相控阵机载SAR成像扫描方式的选择,分别采用距离俯仰向扫描和方位向扫描两种模式对宽测绘带场景进行成像。首先,以宽测绘带场景为基础建立相控阵机载SAR成像模型,在发射信号脉冲重复频率有限的条件下,通过理论公式推导出信号处理过程,并建立DBF-SCORE模式和TOPS模式两种成像模型。随后,通过仿真实验和实测数据成像,验证上述两种模式可分别实现距离向波束形成高分辨成像和方位向宽幅快速扫描成像,明确了相控阵机载SAR波束控制所采用的扫描方式,为后续广域海面成像算法研究奠定基础。第二,针对相控阵机载SAR广域海面舰船成像过程中所面临的海量数据存储运算困难的问题,本文从舰船目标分布的稀疏属性入手,提出块稀疏压缩感知动目标成像算法。首先,以传统贪婪OMP算法为基础,建立海面舰船压缩感知成像算法模型,仿真结果表明舰船满足目标稀疏性特点,可以采用压缩感知算法进行成像。随后,利用天线阵列的分集增益以及舰船目标的块稀疏分布属性,提出联合块稀疏压缩感知成像算法。仿真和实测数据成像结果表明,采用块稀疏类算法可以获得较为统一的目标分布图,较大的降低了全景区域成像时间,同时有助于消除海面的虚假目标。第三,针对舰船自身运动引起的图像散焦和模糊问题,提出多普勒参数估计So WVD算法。首先,分析多普勒参数对动目标成像效果的影响,建立多普勒参数信号估计模型。仿真结果表明,传统算法有助于校正目标运动过程中的距离徙动,补偿掉与距离空变有关的方位向相位误差,但运算时间不适用于实时估计。随后,为降低运算复杂度,提出多普勒参数估计So WVD算法。仿真实验验证了该算法的有效性,与传统参数估计算法性能相比,So WVD算法适用于相控阵机载SAR对舰船等小型目标的多普勒参数实时估计。第四,针对不同海情舰船在偏航角、俯仰角和横滚角的三维摆动下存在图像散焦模糊的问题,在动目标自聚焦和时频分析类算法聚焦成像的基础上,提出同步压缩类时频变换算法。首先,采用最大对比度/最小熵自聚焦迭代算法和分块PGA聚焦算法,对实测数据中多艘舰船的模糊图像进一步聚焦,成像结果表明该算法可以很好地降低海杂波旁瓣和海面虚影。随后,建立SAR/ISAR混合成像模型,采用传统时频分析算法对单个舰船进行瞬时时频成像,引入同步压缩类时频变换算子,获得摆动舰船在某一瞬时的聚焦图像。通过仿真实验和实测数据性能参数比较可知,同步压缩类算法可以抵消舰船摆动所造成的图像散焦和模糊,获得高清舰船图像,能够看清舰船结构、尺寸、船头船尾等细致部分。第五,针对运动舰船存在定位误差的问题,利用相控阵天线阵列结构分布均衡的特点,提出用以校正动目标方位向位置的VSAR算法。首先分析了具有径向速度的海面舰船存在方位向位置误差的原因,推导出方位位置误差的数学表达式。随后,建立VSAR算法模型,通过对天线阵列接收数据的相位差进行分析,得出目标径向速度和方位向真实位置估计。仿真实验和实测数据验证了该算法的可行性,成像结果表明VSAR算法可以对动目标进行连续动态观测,实现在多普勒频带内有效区分静动目标,提高判断舰船运动趋势及航行轨迹的能力。
姜丹丹[2]（2021）在《长白山火山区域重磁数据反演与地热成因机理》文中指出长白山火山区域位于太平洋板块的俯冲前缘,地质构造运动活跃,被认为是一座具有潜在喷发可能性的休眠火山,对人类生命和财产造成一定威胁。另一方面,该区域断裂发育,区内分布有多个温泉群,蕴藏着丰富的地热资源。然而长白山火山区域被大面积新生代火成岩覆盖,使得对内部构造特征认识不清,给地热资源开发、火山灾害预测等工作造成困难。地球物理勘查方法如重力勘探、磁法勘探、电法勘探、地震勘探等是地热资源探测的重要手段。然而,长白山火山区域地形复杂,植被覆盖面积大,在利用电法勘探、地震勘探等方法时施工困难,经济成本高。重磁勘探是以天然岩矿体密度和磁性差异进行探测的方法,具有探测成本低、覆盖范围广、探测深度大等优点,在识别断裂构造、圈定隐伏岩矿体中发挥重要作用。本文利用重磁勘探方法对长白山火山区域进行反演解释,揭示莫霍面和居里面分布特征,探测与热异常有关的断裂构造,精细刻画地下深部密度和磁性空间分布特征。同时,通过深度学习方法计算区域大地热流分布和构造岩浆囊冷却模型研究地温场时空演化规律,进一步完善地热成因机理,为该区域地热资源开发提供理论支撑。研究长白山火山区域地质概况,分析区域构造特征、岩浆活动、地层岩性和温泉分布等特征。该区域断裂构造发育,北西、北东和北北东向为主的数条大断裂带组成了长白山及其周边区域新生代以来的主体构造格局。穿过天池火山的鸭绿江—甑峰山断裂、马鞍山—三道白河断裂等提供岩浆运移通道。同时研究区内具有众多水温高、涌水量大的温泉,反映出该区域具有良好的地热资源勘查远景。对卫星重磁数据进行处理与解释,了解长白山火山区域深部构造结构。研究经典Parker-Oldenburg界面反演方法,由区域重磁数据分别反演莫霍面和居里面。结果显示该区域莫霍面最深约44 km,位于天池西南约120 km的朝鲜境内。同时,长白山天池东南约25 km具有次级莫霍面深度中心,深度超过40 km,向四周逐渐变浅。而研究区域居里面埋藏深度较浅,居里面隆起区位于天池、长白和临江一带,与已知温泉点和断裂有良好的对应关系。对重磁三维物性正反演理论进行研究。研究了基于规则网格灵敏度矩阵的排布规律构造“伪灵敏度矩阵”的快速正演算法,达到了降低正演计算量和提高计算速度的目的。通过理论分析和模型试验研究了不同加权函数（深度权函数、模型约束函数,几何约束条件和物性上下限约束等）对反演算法的影响。在此基础上,提出了一种基于自适应四叉树数据压缩技术的反演算法,该方法能够实现对数据梯度大的地方精细采样,对数据梯度小的地方稀疏采样,从而使低效信息数据量和所占权重减少,降低了所需计算机内存,提高了反演速度和反演效率。结合向上延拓法、小波多尺度分析法和径向对数功率谱对长白山火山区域重磁数据进行异常分离,并通过基于小波变换的数据融合技术将不同方法分离出的信息进行融合,使得局部信息得到优化和增强。利用三维重磁反演算法对分离出的局部场进行反演,精细刻画了地下密度和磁性结构特征。由重力反演结果反映出三条重要的深大断裂带,其中包括敦化—密山断裂、富尔河—古洞河断裂、马鞍山—三道白河断裂,另外有多条北西向、北北西向、近南北向的断裂带切过天池火山口。重力反演结果还显示,在长白山下方存在规模较大的低密度体,从浅部5 km到40 km深度均有分布,被认为是岩浆囊主体部分,另外存在由岩浆囊主体向外发散且密度相对较高的低密度体,被认为是深部岩浆向浅部运移的通道。由磁反演结果显示,浅部存在密集、不连续和交错分布的高低磁异常,推断其为破碎断裂带,有利于热水的富集和运移。研究长白山火山区域地温场分布特征。利用地壳厚度、地形、布格重力异常、磁异常等17类地质参数与大地热流的统计规律,构建深度神经网络训练模型。并利用临近区域实测大地热流值验证了训练方法的可靠性,继而成功预测出研究区域大地热流值。结果显示,大地热流值等值线呈椭圆状闭合曲线,椭圆长轴近北东向,在天池、长白等地及其周围大面积区域是大地热流高值异常区,最高大地热流值在天池南侧,其值高于84 m W/m2,向四周逐渐降低。大地热流高值异常范围大,结合该地区居里面也较浅的特征,推测其深部存在巨大的热源物质。同时通过构建高温岩浆囊冷却模型,研究热流密度和岩浆囊温度对温度场时空演化特征的影响规律。结果表明高温岩浆囊持续向周围地层散发热量,促使了该区域地温梯度的上升。另外,岩浆囊温度对温度场影响较大,而在没有热补给情况下,岩浆囊温度在1 Ma之内基本冷却。在研究基础上,研究长白山火山区域地热成因机理,并给出该区域地热成因概念模型。长白山地热资源属于深部岩浆型地热,热源主要为火山口下方地壳中巨大的岩浆囊。深部岩浆沿断裂通道向上运移,导致大地热流值升高,同时存在幔源热通道使得深部热量为地壳岩浆囊持续供热。综上所述,通过对长白山火山区域地热地质条件调查、重磁数据处理与反演解释、温度场分布特征研究等工作,对长白山火山区域热成因机理有了比较清晰的认识,对地热资源勘查、评价与开发具有重要意义。
汪珊珊[3]（2021）在《基于3D点云数据特征的模型配准方法研究》文中认为近年来,随着工业技术的进步,3D扫描技术的迅速发展,完整数据模型的获取成为一大研究热点,而点云自动配准技术也是人们一直热衷于研究的热点问题之一。本文以关键点检测、特征描述等方法为核心,结合“先粗后细”的思想,对3D点云数据配准方法展开研究。首先,针对点云数据的获取,立体视觉系统的标定是十分关键的步骤,标定中参数的设置直接影响测量的精度,基于此,本文提出了以重投影误差、点云均匀性和扫描精度三个参量为点云数据质量评判指标的概念,并探究了三维扫描系统标定的影响因素。其次,对3D点云配准中的关键技术——关键点提取和特征描述进行研究。本文首先对SIFT、ISS和Harris角点关键点检测算法进行研究,并基于获得的不同物体的3D点云数据模型,分析这三种关键点提取算法的提取效果,从而基于模型的不同特点对关键点提取算法的适用性进行总结。然后,针对上述三种关键点提取算法,结合FPFH、SHOT和3DSC三种不同的特征描述符,搭配RANSAC算法组合成不同的点云粗配准,对上述点云模型进行粗配准,研究不同关键点提取方法和特征描述符对点云粗配准精度的影响。最后,基于不同搭配的粗配准算法获得点云模型的初始位姿,再行改变ICP精细配准算法,对点云进行最终配准,由此分析初始位姿的获取对精细配准算法精度的影响。本课题的重点是基于点云数据特征对配准精度影响的研究,不同数据特征及其描述对粗配准精度的影响不同。实验证明,SIFT+FPFH算法精确度最高,运算速度最慢,ISS+FPFH算法精确度稍低于SIFT+FPFH算法,但其运算速度是SIFT+FPFH算法的3～4倍。Harris+SHOT算法速度最快,但配准精度较低,ISS+SHOT的方法与它效率接近,但效果会比它更好一些。其次,对于不同的精细配准算法来说,粗配准获得的初始位置对其影响不同。经典ICP算法在配准时要求粗配准精度尽可能高,这样在精配准之后的点云与目标点云位姿才能更紧密,配准精度更高。而LLSICP算法对初始位姿的要求较低,在较小的误差范围内,配准精度都可以达到很高。
钱剑培[4]（2021）在《客票数据驱动的道路客运出行行为模式辨识及规律研究》文中研究说明新型城镇化重塑了城市空间格局,也深刻影响了城市居民日常交通出行。不仅如此,在其推动下,新的移民不断流向城市,流动范围扩大、流动过程复杂,城际出行行为模式也产生了新的变化。多年来,道路客运凭借灵活、廉价等优势承接着为新型城镇化衍生的交通需求提供运输服务的任务。但随着高铁和私人轿车的快速发展,道路客运面临着多重冲击。因此探索道路客运高质量转型发展是构建健康、高效综合立体交通网的基本要求,而研究旅客出行行为模式则是实现其转型发展的关键。本文利用道路客运客票数据,从个体和团体双重视角出发研究城际出行行为模式,包括针对出行语义模式和出行间隔模式的辨识模型及规律分析。首先,从出行目的辨识研究、出行模式辨识研究和出行规律及机理研究三方面梳理国内外研究方法与体系,阐述本文研究方法的思想来源及在研究体系中所处的位置;其次,立足于客票数据重构结果,分别从个体和团体两个视角揭示城际旅客特征;在此基础上,提出两种改进的概率图模型（PGM）分别解决结伴旅客出行语义模式辨识问题及个体常旅客出行间隔模式辨识问题;最后,以模式识别结果为对象,借助面板回归、多元线性回归等计量模型定量分析考虑出行目的的出行量演化机制及考虑出行间隔模式的出行行为波动机制,为综合立体交通网资源优化配置等实践工作提供理论支持。本文的主要研究成果包括:1、以道路客运为例,提出了面向实名制客票数据的清洗流程及重构算法。基于数据处理结果,在个体视角下研究发现,客流总量分布存在六个典型时段,在空间上符合幂律,同时各个时段返回原籍比例存在一定差异;个体总出行次数、到访目的地数量符合幂律,而出行间隔符合泊松分布并存在以一周和一年为周期的波动。在团体视角下研究发现,道路客运出行存在明显的结伴现象,且结伴出行比例在不同时段、不同目的地存在差异;团体成员数、潜在同伴数均符合幂律。2、以结伴旅客为对象,解决了无标签和低空间分辨率条件下基于客票数据的出行目的补全问题,并考虑出行目的的模糊性和多义性将其扩展为“出行语义模式”。一方面,从团体视角出发,增加对同伴及同行关系的考虑,使得对客票数据的利用更加充分。具体而言,通过将团体、团体成员出行特征及出行目的与自然语言处理中文档、词和主题的概念类比,将出行语义模式辨识问题定义为主题挖掘问题,并构建嵌入出发时间的主题模型（TTM）。另一方面,考虑客票数据特性,提取了包括人口统计、历史出行和同行网络在内的多个特征,并提出其离散化及文本化处理方法。基于补充出行调查,验证了TTM和所设计特征的有效性,并发现TTM相对基准模型可以获得更为准确、稳定、均衡的结果。最终,在案例研究中,根据Gibbs采样算法得到出行特征分布和出发时间分布聚类并标注出公务商务、放假返乡、旅游休闲和一般私务四种主要类型出行目的,同时检测出无法用既有知识概括的非常规模式。出行目的补全有助于提升客票数据在出行需求建模等方面的应用深度。3、以个体常旅客为对象,揭示了城际出行时间模式及其规律。针对阳历和阴历同时通行导致不同年份出行时间无法逐天对齐的问题,本文采用出行间隔替代出发时刻,既保留了有关出行频率的信息,又实现了时间尺度的统一;同时从绝对时钟和相对时钟两种视角出发计算出行间隔,确定了出行间隔模式内禀形成机制的存在性。针对微观层面出行间隔模式辨识问题,采用词袋法表示个体出行特征,并构建双层高斯混合模型（BLGMM）,利用预聚类初始化、扩展期望极大（EM）算法精细优化相结合的两步法进行参数估计。通过将辨识结果与年龄、性别、出发日期、出发时段及同伴人数等特征交叉分析,发现不同模式在特征分布上存在显着差异。出行间隔模式的揭示有助于在微观层面掌握旅客出行时间规律,支撑个性化、需求响应式的出行服务,充分实现增量旅客向存量旅客的转化。4、以基于PGM的模式识别结果为基础,进一步采用计量分析的方法研究城际出行行为模式规律性。在年出行量演化机制方面,首先构建以区县客流为对象的面板数据集,其中以出行目的为场景分解总出行量,并以高铁是否开通为条件对区县分组;其次引入18个面板回归模型,探索不同场景下出行量影响因素及其滞后效应;模型结果及稳健性检验最终表明,提升二级公路密度对增加务工返乡、旅游休闲出行量有明显促进作用。在出行间隔模式波动性产生机制方面,首先提出混合模型下的局部标准差及局部变异系数;进而引入多元线性回归,探索出行波动性产生机制。
丁国绅[5]（2021）在《基于高光谱图像的多视图三维重构研究》文中研究说明构建地物目标三维模型是地物目标特性表征及遥感成像仿真研究的基础,在这些研究中不仅要求构建高精度的三维几何模型,还要求所构建的三维模型具有高精度的光学特性。现有的方法是:分别利用三维几何建模设备与光谱测量设备获取目标的三维几何模型与目标材质的光谱特性,然后通过目标材质分类将测量的材质光谱与三维几何模型关联,实现目标三维几何与光谱特性的高精度建模。本文立足高光谱成像技术与三维成像技术的交叉领域,提出了一种基于成像光谱测量的目标三维模型重构方法,实现了目标三维模型的几何、光谱精细建模。论文主要研究工作可分为以下几点:提出了基于最优波段组合的单目视觉多角度重构的方式作为基准技术路线。为了减少数据冗余提高算法效率,摒弃了逐波段重建的方式而是利用FMFOA算法从所有波段中选出最优波段组合作为图像尺度空间的输入,并在后续研究中将影响模型精度的三维点云配准操作降为二维空间中的图像匹配操作。提出二分波动果蝇优化算法选择高光谱图像最优波段组合。虽然高光谱图像谱段众多包含丰富的光谱信息,能够表征地物目标的理化性质,但在三维建模阶段波段数多反而会造成数据冗余影响建模效率,因此采用最优波段组合重构图像尺度空间。传统FOA算法在解决复杂优化问题时会出现早熟现象,故对传统FOA算法的收敛方式进行了改进,提出了二分波动模型的改进果蝇优化算法并在基准函数数据集和基准高光谱图像数据集上进行了性能验证,并完成了自建高光谱图像数据的波段选择工作。提出了基于光谱空间的F-SIFT特征提取算法。传统SIFT算法的图像尺度空间是由初始图像经过不断地高斯模糊和降采样操作得到的,虽然获得了图像空间但多数数据都不是完全真实的因此算法提取到的特征点数量较少。本文利用高光谱各波段图像在尺度、位置、目标对象等参量都一致的特性重新建造图像金字塔,将最优波段组合的图像作为金字塔的底层输入通过不断降采样搭建图像金字塔,由于在金字塔的构造过程中摒弃了高斯模糊的操作,所得的每一层图像都表征了该尺度下图像的真实信息,因而使得图像特征点的数量大幅增加。经过实验发现虽然重构图像金字塔增加了特征点数量,但增加的规模较大降低了算法的执行效率,因此提出了 FAST八邻域准则对金字塔中每层图像的每个象元都进行了判定,如果该象元成为特征点的概率低于阈值则将该象元剔除候选特征点集合。提出了双重位置约束准则。在完成图像的特征点提取之后,常用的特征点匹配方法是最近邻与次近邻之比,但通过实验发现这种方法的匹配结果受比值的影响非常大,且在比值较大时误匹率随之增加。为此将整个匹配过程分为两步:第一步采用最近邻与次近邻之比进行特征点的粗匹配,为了使最终结果能够尽可能多地包含正确匹配对将比值阈值设置为1.0以上,并在匹配过程中记录每对匹配对的相似性程度;第二步是通过双重位置约束完成误匹配的剔除,对上一步中得到的匹配结果按照相似性程度进行排序,由于匹配过程中会因阈值的设定而存在误差,因此从相似性程度最高的20组匹配对中随机选择4组匹配对作为基准匹配对,根据待选匹配对的特征点与基准匹配对的相对位置关系对该匹配对进行判定,如果实际计算位置与理论位置之差在阈值范围内则认为该匹配对是正确匹配对,否则将该匹配对从候选匹配对中剔除。在获取三维模型进行光谱映射的阶段,根据所选择的特征点是属于原始特征点集合还是衍生特征点集合选用不同的映射方式,设计了两类光谱映射模型:对于原始特征点,首先通过回溯的方式找到该特征点对应的出射图像上的坐标,然后按照迭代位置优化准则的方式计算出该特征点在下一帧图像上的位置;衍生特征点的光谱映射过程分为三步,点云属性分类、最优平面估计和降维坐标计算,在空间投影几何与进化算法优化理论的辅助下完成了光谱映射模型的构建。
龚俊波[6]（2021）在《三维多偏移距探地雷达数据的逆时偏移成像方法研究》文中研究说明探地雷达作为一种重要的浅部地球物理方法,以其高效率、高精度、无损探测、实时成像等优点,在地质调查、工程勘察、环境监测等众多领域得到广泛应用。近年来,地下浅层结构探测的日益细化,加之浅层结构分布复杂、较强的城市电磁干扰,使得雷达剖面中的有效波难以被识别和解释,发展高效、高精度的数据处理与成像方法尤为必要。逆时偏移作为目前成像精度最高的偏移方法,在二维探地雷达数据成像中得到广泛应用。然而,实际探地雷达探测时,高频电磁波在地下三维空间中传播,常规二维逆时偏移难以实现对三维雷达数据的准确成像。此外,受地下电导率的影响,高频电磁波在地下介质中传播表现出较强的衰减特性,常规逆时偏移大都未补偿电磁波衰减的能量,成像精度有限。针对上述问题,本文开展三维多偏移距探地雷达数据逆时偏移和电磁波衰减补偿逆时偏移方法研究,主要内容和结论如下:（1）详细阐述了逆时偏移原理,并基于时域有限差分法和归一化互相关成像条件,构建了三维多偏移距探地雷达数据逆时偏移算法,给出了逆时偏移计算流程,编制了Matlab程序。在此基础上,分析了直达波、滤波、偏移速度模型、激励源子波中心频率对逆时偏移成像精度的影响;开展了两个典型三维地电模型正演数据的三维逆时偏移,并与二维逆时偏移进行对比,结果表明:三维逆时偏移成像位置更准确,对地下目标体形态刻画更符合其真实空间分布。（2）介绍了常规数据处理方法和多偏移数据速度谱分析构建地下二维速度模型方法。以实测数据逆时偏移为例,探讨了探地雷达逆时偏移前进行常规数据处理的重要性。通过组合测线上多个测点的多偏移距数据的速度谱分析结果,构建了较为精确的地下二维电磁波速度模型,并将其应用于逆时偏移成像中,有效提高了偏移剖面的分辨率。（3）从高频电磁波在地下介质传播时的衰减特性出发,分析了常规逆时偏移对高电导率区域成像分辨率低的原因。在此基础上,通过改变电磁波逆时外推波动方程中含电导率的一次导数项的正负号,人为保证电磁波反传的时间对称性和不变性,补偿电磁波在正传中衰减的能量,构建了一种基于电磁波衰减补偿的三维逆时偏移算法,其中高密度电法的反演结果作为偏移电导率模型。数值与物理试验结果表明:基于电磁波衰减补偿的逆时偏移可精确补偿电磁波传播时衰减的能量;相比于常规逆时偏移,在高电导率区域的成像精度更好,分辨率更高。
邵帅[7]（2020）在《高分辨ISAR成像与精细化运动补偿技术研究》文中研究指明逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）成像技术凭借其全天时、全天候以及高分辨的独特优势,在军事和民事领域都扮演着重要的角色。ISAR通过对空间、空中和海洋目标进行高分辨成像,为非合作目标的分类和识别提供了有力的技术支撑。为了满足越来越丰富的应用需求,ISAR正朝着多功能、多维度和精细化的方向发展。工作模式和系统结构的多样化,以及目标运动的复杂化,使得现有的ISAR成像算法在高分辨成像和精细化运动补偿等方面存在诸多挑战。在十三五装备预研重点项目等多个科研项目的支持下,本文主要针对ISAR成像中的精细化运动补偿、最优成像时间段选择、稀疏信号处理以及三维（Three-Dimensional,3-D）成像等方面展开研究,旨在增强成像结果的分辨率和聚焦性能以及提高运动补偿的精确度和稳健性,为后续的目标识别打好基础。本文的主要研究内容有以下几个方面:（1）ISAR联合方位定标和距离空变自聚焦利用经典的距离-多普勒（Range-Doppler,RD）算法得到的ISAR图像在方位维反映的仅是目标的多普勒信息,而非目标的真实尺寸信息,为了便于后续的特征提取和目标识别操作,需要对RD图像进行方位定标。我们提出一种联合方位定标和距离空变自聚焦算法,它通过求解最小熵优化问题获得目标有效转速（Effective Rotational Velocity,ERV）的最优估计,从而在实现方位定标的同时完成距离空变自聚焦,进一步提升了ISAR图像的聚焦性能。（2）联合平动运动补偿和精细化方位定标通过分析包络偏移和初相误差的同源性,代替级联的处理方式,本文第三章提出一种联合平动运动补偿算法。并且针对目标几何中心和等效旋转中心不一致导致方位定标失真的问题,建立了联合等效旋转中心偏移值和ERV信号模型。通过求解最大对比度优化问题,联合实现平动运动参数、等效旋转中心偏移值和ERV的最优估计,从而可在低信噪比下联合实现平动运动补偿和精细化方位定标。需要指出的是,这里所说的“联合”有两方面含义:一是平动运动造成的包络偏移和初相误差的联合校正,二是平动运动补偿和精细化方位定标的联合实现。（3）舰船目标ISAR最优成像时间段选择舰船目标受到海浪扰动影响,具有极强的机动性,因此最优成像时间段选择是必不可少的。针对这一问题,我们提出一种基于海洋动力学先验信息的舰船目标ISAR最优成像时间段选择算法。该算法代替数据驱动的处理方式,利用海洋动力学先验信息（海情、浪向角和航速等）并根据流体动力学原理直接推导计算舰船目标3-D摇荡运动的解析表达式。然后基于目标平动运动和转动运动的几何关系推导得到目标的有效转速矢量。利用有效转速矢量和最大对比度准则,从而可确定舰船目标的最优成像时间段。该算法避免了回波中噪声和杂波的干扰,并且无需进行滑窗成像处理,因此具有鲁棒性强和运算量小的优点。（4）机动目标精细化相位自聚焦对于机动目标而言,不仅平动运动会产生相位误差,转动运动同样会造成图像模糊。因此,本文第五章提出一种精细化ISAR相位自聚焦算法。该算法建立了两维（Two-Dimensional,2-D）空变相位误差模型,该模型不仅考虑了目标平动速度和ERV的时变特性,而且还考虑了成像投影平面（Imaging Projection Plane,IPP）的转动特性。利用包含粗估计和精估计的两步估计法求取模型参数的最优估计,从而实现机动目标的精细化相位自聚焦。仿真和实测数据实验验证了所提算法的有效性和必要性。（5）2-D稀疏数据的高分辨ISAR成像与运动补偿针对多功能雷达系统接收的稀疏步进频-稀疏孔径波形（Sparse Stepped Frequency Modulation and Sparse Aperture Waveform,SSFM-SAW）回波信号,本文第六章提出一种基于2-D联合稀疏重构（2-D Joint Sparse Reconstruction,2D-JSR）的高分辨ISAR成像与运动补偿算法。该算法构建了2-D联合稀疏重构字典,并将平动和转动运动误差表达为模型误差,从而建立了SSFM-SAW信号模型。基于贝叶斯压缩感知（Bayesian Compressive Sensing,BCS）理论,并且根据SSFM-SAW信号模型推导得到稀疏驱动优化函数,利用改进的拟牛顿法高效求解,从而联合实现2-D联合稀疏重构和运动补偿。该算法充分利用了回波信号的2-D耦合信息,并且避免了2-D级联稀疏重构误差传递,因此具有精确度高和稳健性强的特点。（6）基于2-D联合稀疏重构的机动目标干涉ISAR（Interferometric ISAR,In ISAR）3-D成像针对稀疏频带-稀疏孔径（Sparse Frequency Bandwidth and Sparse Aperture,SFB-SA）下的具有3-D转动运动的机动目标,本文第七章提出一种基于2-D联合稀疏重构的3-D机动运动目标In ISAR成像算法。该算法通过分析目标运动和空间位置的定量关系,推导得到非空变波程差和空变波程差的解析表达式。其中,由3-D转动运动造成的空变波程差是我们本文提出的新概念,它不仅是慢时间的函数,而且还具有空变特性。实验结果表明,对于具有3-D转动运动的机动目标而言,空变波程差的补偿是必不可少的,它直接影响In ISAR成像精度。基于此,我们提出了联合波程差补偿算法（Joint Wave Path Difference Compensation Algorithm,JWPDC）,它不仅联合多通道实现图像配准,而且联合补偿非空变波程差和空变波程差,因此实现了In ISAR成像的精细化图像配准。对于SFB-SA信号,为了保证多通道间干涉相位信息的高相关性,我们提出了多通道联合的2-D联合稀疏重构（Joint Multi-Channel 2D-JSR,JMC-2D-JSR）算法。此外,对于平动运动和3-D机动转动运动造成的运动误差,我们利用第三章和第五章所提算法可实现精确补偿。通过JMC-2D-JSR和JWPDC以及运动补偿算法的循环迭代处理,可获得具有3-D转动运动的机动目标的高精度3-D几何重构结果。
田纳玺[8]（2020）在《同步辐射硬X射线纳米聚焦自适应位相补偿系统光学特性研究》文中指出由于高穿透性、低损伤、高灵敏、多种实验方法联用的优点,基于同步辐射光源的硬X射线纳米探针越来越受到生命、材料等领域研究者的重视。上海光源线站工程中正在建设的硬X射线纳米探针光束线,基于高通量的设计需求,选择基于多层膜Kirkpatrick-Baez（K-B）镜的聚焦方案来实现10 nm光斑尺寸聚集,以满足国内外科研工作者在前沿科学领域的研究需要。现有的抛光技术无法加工出满足纳米衍射极限聚焦所需的超高面形精度多层膜K-B镜。因此,需要通过位相补偿技术基于在线测量技术获得光路中的波前位相误差,再引入自适应光学元件压电变形镜补偿聚焦镜波前位相误差,来有效提升聚焦系统的性能。但是,该技术目前存在聚焦优化结果持续时间短且波前位相误差测量比较复杂等问题。高精度的波前位相测量和压电元件的面形修正是实现位相补偿技术的两大核心。本文根据纳米探针光束线的建设需求,依托上海光源实验平台,从位相测量和位相补偿两个方面进行了创新性探索。为未来硬X射线纳米探针光束线站实现衍射极限聚焦打下基础在位相测量方面,选择简单有效的散斑测量技术作为研究对象,取得了以下研究成果:1.基于X射线近场散斑的形成和传播特性,建立了基于散斑追迹测量技术的散射体模型及光束传播模型,理论研究和探索提高测量精度,以满足位相补偿技术对高精度波前位相误差检测需求。2.基于X射线近场散斑的相关理论,讨论分析了砂纸颗粒、光源相干性和探测器采样对基于散斑的测量技术的精度影响。给出了适合散斑技术的散射体颗粒选择范围,并用模拟结果和金网样品的实测结果进行了验证。此外,根据互相关分布图和实测散斑图的功率谱分析结果,发现了适宜范围内散射体较小颗粒尺寸计算精度较高的原因有以下两点:（1）小颗粒在散斑技术数据处理中保持更尖锐的互相关峰,具备更高的计算分辨率;（2）小颗粒可以保留样品更多的高频信息。3.对于散斑测量技术计算中的子集尺寸选择问题,讨论分析子集尺寸与样品不同频率成分之间关系,发展了可以根据不同位置的样品特性选择相应子集尺寸的自适应子集选择算法。模拟和实测结果表明该方法可以避免选择小子集计算中的实验噪声、背景波动和虚假信号,且相对选择大子集计算时,具有高分辨率和节省时间的优点。4.基于散斑扫描技术的相关理论,讨论分析了计算子集、计算间隔和扫描步长对一维散斑自扫描技术波前曲率测量精度的影响,给出了合适的测量参数和计算参数的选择标准。此外,还研究了光路中元件不同频率和幅度的振动的影响,为位相补偿系统获得稳定可靠的实际应用打下基础。在位相补偿方面,结合上海光源微聚焦线站的实验条件,设计制造了一台压电变形镜样机,取得了以下研究成果:1.设计了兼具聚焦和位相补偿功能的压电变形镜样机。根据ANSYS模拟分析结果,使用斐索干涉仪离线测量了变形镜的压电响应函数,并观测了迟滞回线和压电稳定性等性能。2.发展了适用于聚焦状态波前调节的高精度迭代的全局优化面形调控算法。离线面形调控实验和在线面形调控测试结果都表明算法可以实现纳米量级的高精度镜面面形控制。基于以上位相测量和补偿的研究成果,根据纳米探针光束线站实际运行需要,探索了自适应位相补偿系统原理。最后,将高精度散斑扫描测量技术和位相补偿技术相结合,在上海光源微聚焦线站安装位相补偿镜,在线检测了补偿镜的聚焦优化性能,对自适应位相补偿系统进行了原理性验证。结果表明,初始焦斑尺寸为43.4μm的聚焦光经过3次迭代修正后被压缩到了12.9μm,聚焦效果显着提升。本文的研究成果为未来硬X射线纳米探针线站基于自适应位相补偿系统实现稳定的纳米衍射极限聚焦打下基础。
张俊[9]（2019）在《复杂运动条件下的SAR/ISAR聚焦方法研究》文中认为合成孔径雷达与逆合成孔径雷达（SAR/ISAR）具有全天时、全天候观测的特点,通过相应的后续数字处理技术能够有效地获取观测场景与监测目标的地形特点与结构尺寸等丰富的散射特征信息,广泛应用于地形勘测、战场监视、自然灾害预报、空间态势感知与防空反导等国防工业与民用领域。在SAR/ISAR成像中,距离-方位二维高分辨像是获取观测场景与目标精细特征的关键。系统发射信号的带宽决定了距离分辨率,而方位分辨率则由方位向合成孔径长度决定。在现有的传统SAR体制下,二维分辨率往往会受到雷达体制的制约而难以提升。通过与现代无人机、直升机等小型化平台的结合,可以利用旋转扫描/聚束等方式更加灵活地选择观测场景,通过多角度观测消除遮挡效应改善SAR图像分辨率,但为满足该观测条件,SAR平台往往具有复杂的运动轨迹,这也会给后续成像处理带来较大困难,而且低空域小型平台对天气环境因素十分敏感,需要研究高效稳健的运动误差补偿算法,另外,长时间、大转角观测条件下图像中存在的高旁瓣问题也亟待解决。此外,随着大量中低空域飞行器的发展与投入使用,如何对这些具有复杂运动特性的空域目标实现高分辨、实时ISAR成像观测,同样具有重要的研究价值与意义。本文主要针对复杂运动条件下的SAR/ISAR聚焦中存在的关键问题与技术难点,围绕国家973项目“复杂低空飞行的自主避险理论与方法研究”、国家自然科学基金项目“基于空间平台的空间目标检测、成像与识别方法研究”、国家自然科学基金项目“基于空间平台的微弱时敏目标协同检测与识别”等项目的研究任务,对复杂运动条件下的典型SAR成像模式:旋转式合成孔径雷达（ROSAR）、圆轨迹合成孔径雷达（CSAR）,以及非均匀旋转平台ISAR的高分辨实时成像与误差补偿方法进行了研究。论文的主要工作概括为以下四个部分:1.针对旋转式合成孔径雷达在高分辨成像时,距离徙动引起的复杂斜距历程与二维波数谱,导致后续成像处理困难的问题,提出了一种改进ROSAR波数域成像算法,实现了宽波束大场景下距离徙动的精确校正与最终成像。此外针对传统二阶斜距近似难以满足ROSAR高分辨成像要求的问题,提出了基于卡尔丹方程的ROSAR成像算法,实现了距离徙动校正与场景精确聚焦成像。2.由于旋转式合成孔径雷达通常安装于无人旋翼直升机等小型平台,更容易受平台振动、气流变化等影响,引入较大的运动误差,造成成像分辨率下降。针对这一问题,提出了一种基于波数域的ROSAR自聚焦成像算法,设计了扩展ROSAR?-k成像算法,在有效校正距离徙动的同时,为后续运动误差补偿提供便利,将二次相位校正与相位梯度估计相结合,并利用划分子孔径的方式消除局部线性分量,最后经过迭代处理后即可有效估计并补偿运动误差,进而获得聚焦良好的ROSAR高分辨图像。3.针对双基圆轨迹合成孔径雷达（BCSAR）系统中,有限信号带宽引起的振铃效应与高旁瓣等问题,提出了一种基于空间分集双基圆轨迹合成孔径雷达（GDBCSAR）的新成像构型,给出了其傅立叶采样面积与图像分辨率的分析,获取了更大的傅立叶采样面积,降低傅立叶采样空间的频谱不连续性,有效降低抑制了成像中的振铃效应与高旁瓣现象。4.在非均匀旋转目标逆合成孔径雷达成像中,目标复杂的运动特性会造成回波中的目标多普勒时变,导致目标ISAR成像质量明显下降。针对现有ISAR成像算法中存在的运算量繁重与传递误差影响严重的问题,提出了一种基于几何信息辅助的非均匀旋转目标运动参数快速估计与ISAR成像方法。通过3-dB滤波与加权最小二乘估计消除噪声与交叉项的干扰,提升二次调频率估计精度。并分别在时间-频率（TFD）域与距离-多普勒域精确估计目标调频率与中心频率,所提算法在有效抑制传递误差与交叉项干扰的同时,能够显着降低运算量,进而实现非均匀旋转目标高分辨ISAR成像实时处理。
杨鸣冬[10]（2019）在《高分辨率合成孔径雷达运动补偿与极化信息处理研究》文中指出作为一种先进的主动式微波遥感系统,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）可以全天时、全天候对地实施观测,有着十分广阔的应用前景。运动补偿（Motion Compensation,MOCO）是SAR应用中获取高质量图像的关键步骤,但是,随着分辨率提高,广泛采用的两步运动补偿法的性能却出现了严重下降。高分辨率成像中,如何精确地校正空变运动误差仍是很大的挑战。并且,高分辨率宽测绘带的发展趋势意味着更庞大的数据量,常规运动补偿算法将会耗费大量的运算和存储资源,难以满足实时处理的需求。如何保证处理精度的同时提高算法的实时处理性能是运动补偿方案设计需要着重考虑的。此外,极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,Pol SAR）能够获取更精细、更全面的目标散射特征,在目标识别、分类以及参数反演等方面存在重要的应用价值。极化目标分解作为解译目标散射特征的主要工具,一直是Pol SAR研究的重点。本文针对高分辨率合成孔径雷达运动补偿与极化信息处理中的关键问题进行了深入研究,主要工作如下:1.研究了广泛采用的两步运动补偿法在高分辨率成像中性能下降的问题,从距离徙动校正误差的角度进行了分析。本文推导了存在航迹误差的回波信号频谱的通用表达式,对运动误差引起的距离徙动校正误差和方位压缩误差进行了分析。在此基础上。研究了残余距离空变误差对距离徙动校正的影响,对两步运动补偿法和一步运动补偿法进行比较,验证了一步运动补偿法能够避免引起额外的距离徙动校正误差,更适用于高分辨率成像,与Omega-K算法的结合也更简便。2.基于距离子带处理提高了一步运动补偿法和精确地形孔径依赖（Precise Topography-and Aperture-Dependent,PTA）算法的实时处理性能,提出了一种改进的多级空变运动补偿方案,兼顾处理精度和运算效率。该方案基于距离子带处理实现无插值的近似距离包络补偿,提高了一步运动补偿法的运算效率。并且,对一步运动补偿法的常规处理顺序进行修正,保证相位补偿精度不受近似距离包络补偿的影响。基于距离子带处理还能够降低子带内残余方位空变误差的距离空变性,不再需要逐像素计算残余方位空变误差,降低了PTA算法的运算量。相比于常规运动补偿算法,该方案减少了运算和存储资源的消耗,具有较高的工程应用价值,为实时处理方案设计提供了一种有效思路。3.对滑动聚束模式中的运动补偿问题进行了研究,并提出了一种基于子孔径图像相干叠加的滑动聚束模式实时成像处理方案。利用子孔径技术解决滑动聚束模式成像处理中PRF不足的问题;子孔径数据处理选择Omega-K算法,保证高分辨率情况下的聚焦质量;根据“等效运动误差曲线”的概念选取不断变换的视线方向进行运动补偿,相比固定方向运动补偿能够获得更理想的补偿效果。该方案在各个子孔径内分别完成方位压缩,配准相邻子孔径图像后在图像域进行相干叠加,最终累加得到全孔径图像。相比于子孔径处理的常规框架,该方案不需要进行全孔径方位压缩,减少了运算和存储资源的消耗,提高了成像处理的实时性能。4.研究了一种基于城市区域提取的混合极化目标分解算法,以提高基于散射模型的极化目标分解算法对不同散射特征目标的适配性。该算法利用极化相干性增强技术区分城市区域和自然分布区域,针对这两种具有不同散射特征的区域采用不同的极化目标分解算法进行处理,并引入线散射模型和修正的体散射模型提高城市区域散射机制的解译精度。此外,基于散射特征分析推导了负功率像素限制条件,达到消除负功率像素的目的,更加符合物理实际。
二、FOCUS处理系统在高精度三维资料精细目标处理中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、FOCUS处理系统在高精度三维资料精细目标处理中的应用（论文提纲范文）
（1）相控阵机载SAR海面动目标成像算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外相控阵雷达的研究现状及分析 |
| 1.2.1 国外相控阵雷达主要发展阶段研究 |
| 1.2.2 国内相控阵雷达发展情况 |
| 1.3 机载SAR动目标成像研究现状 |
| 1.4 本文的主要内容与结构安排 |
| 第2章 相控阵机载SAR成像机理研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SAR动目标成像基本理论及回波模型建立 |
| 2.3 DBF-SCORE波束控制成像方法 |
| 2.3.1 DBF-SCORE俯仰向波束控制原理 |
| 2.3.2 俯仰向自适应Capon谱估计法 |
| 2.3.3 方位向非均匀PRF采样重构算法 |
| 2.3.4 仿真实验与结果分析 |
| 2.3.5 实测数据与结果分析 |
| 2.4 TOPSAR方位向扫描成像方法 |
| 2.4.1 TOPSAR方位向波束控制原理 |
| 2.4.2 TOPSAR扫描模式成像算法 |
| 2.4.3 仿真实验与结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 海面舰船动目标压缩感知成像算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 舰船目标CS成像机理 |
| 3.2.1 海面舰船的正交匹配追踪算法 |
| 3.2.2 仿真实验与结果分析 |
| 3.3 块稀疏压缩感知成像算法 |
| 3.3.1 海面舰船的块稀疏BOMP成像算法 |
| 3.3.2 仿真实验与结果分析 |
| 3.4 块稀疏贝叶斯学习BSBL成像算法 |
| 3.4.1 海面舰船的块稀疏BSBL成像算法 |
| 3.4.2 仿真实验与结果分析 |
| 3.5 联合块稀疏JBOMP成像算法 |
| 3.5.1 海面舰船的联合块稀疏JBOMP成像算法 |
| 3.5.2 仿真实验与结果分析 |
| 3.5.3 实测数据与结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 海面舰船动目标的多普勒参数估计及自聚焦 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多普勒参数估计 |
| 4.2.1 Radon-Wigner估计多普勒参数 |
| 4.2.2 SoWVD变换估计多普勒参数 |
| 4.2.3 仿真实验与结果分析 |
| 4.3 舰船目标自聚焦成像 |
| 4.3.1 最大对比度/最小熵算法 |
| 4.3.2 分块PGA自聚焦算法 |
| 4.3.3 实测数据与结果分析 |
| 4.4 舰船目标时频分析瞬态像 |
| 4.4.1 传统时频类成像法 |
| 4.4.2 仿真实验与结果分析 |
| 4.4.3 实测数据与结果分析 |
| 4.5 同步压缩时频变换成像法 |
| 4.5.1 同步压缩SST-CWT变换 |
| 4.5.2 同步压缩SST-Chirplet变换 |
| 4.5.3 同步压缩SST-STFT变换 |
| 4.5.4 同步压缩时频变换的误差分析 |
| 4.5.5 仿真实验与结果分析 |
| 4.5.6 实测数据与结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 海面舰船动目标的方位向定位算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于VSAR的海面舰船动目标定位算法 |
| 5.2.1 VSAR算法概述 |
| 5.2.2 VSAR算法运动目标成像模型 |
| 5.2.3 VSAR算法运动目标定位机理 |
| 5.3 仿真实验与结果分析 |
| 5.4 实测数据与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）长白山火山区域重磁数据反演与地热成因机理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 长白山火山区域研究现状 |
| 1.2.2 重磁数据反演解释现状 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文主要创新点 |
| 第2章 长白山火山区域地质概况 |
| 2.1 地层岩性 |
| 2.2 区域构造特征 |
| 2.3 岩浆活动 |
| 2.4 地热地质特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 长白山火山区域卫星重磁数据处理与解释 |
| 3.1 长白山火山区域重力数据处理与解释 |
| 3.1.1 卫星重力数据特征 |
| 3.1.2 长白山火山区域重力异常解释 |
| 3.2 长白山火山区域磁数据处理与解释 |
| 3.2.1 卫星磁数据特征 |
| 3.2.2 空间域变磁倾角磁化极理论 |
| 3.2.3 长白山火山区域磁异常解释 |
| 3.3 长白山火山区域莫霍面和居里面反演 |
| 3.3.1 界面反演方法原理 |
| 3.3.2 向上延拓分离区域场理论 |
| 3.3.3 莫霍面分析 |
| 3.3.4 居里面分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 重磁数据正反演理论研究 |
| 4.1 正演方法 |
| 4.1.1 重磁正演基本理论 |
| 4.1.2 灵敏度矩阵快速计算算法 |
| 4.2 反演基本理论 |
| 4.2.1 基本反演理论 |
| 4.2.2 加权函数 |
| 4.2.3 模型约束函数 |
| 4.2.4 物性参数的上下限约束 |
| 4.2.5 合成模型试验 |
| 4.3 数据空间的自适应四叉树压缩技术 |
| 4.3.1 原理 |
| 4.3.2 合成模型试验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 长白山火山区域重磁数据三维物性反演 |
| 5.1 重磁异常分离原理介绍 |
| 5.1.1 小波多尺度分析法原理 |
| 5.1.2 径向对数功率谱分析方法确定场源深度 |
| 5.1.3 基于小波变换的数据融合技术 |
| 5.1.4 长白山火山区域重力场分离结果 |
| 5.2 长白山火山区域三维重力反演 |
| 5.3 长白山火山区域三维磁反演 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 长白山火山区域地温场特征研究 |
| 6.1 基于深度学习的大地热流值训练算法 |
| 6.1.1 深度学习简介 |
| 6.1.2 深度神经网络原理 |
| 6.1.3 基于深度神经网络的大地热流值训练 |
| 6.2 天池火山下部岩浆囊冷却数值模拟 |
| 6.2.1 导热基本概念和微分方程式 |
| 6.2.2 岩浆囊冷却模型构建 |
| 6.2.3 结果与讨论 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 长白山火山区域地热成因机理分析 |
| 第8章 结论和展望 |
| 8.1 取得的主要研究成果 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）基于3D点云数据特征的模型配准方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 关键点检测算法的国内外研究现状 |
| 1.2.2 点云粗配准技术的国内外研究现状 |
| 1.2.3 点云精细配准技术的国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 2 3D模型的点云数据采集 |
| 2.1 3D模型数据的表达与存储 |
| 2.1.1 3D模型数据的表现形式 |
| 2.1.2 RGB-D数据到点云数据的转换 |
| 2.1.3 PCD文件格式介绍 |
| 2.2 3D数据的采集技术 |
| 2.3 单目结构光三维扫描系统标定的影响因素 |
| 2.4 实验结果及分析 |
| 3 点云实验源数据的处理方法 |
| 3.1 点云数据的来源 |
| 3.2 局部点云拼接方法 |
| 3.3 点云数据的去噪处理 |
| 4 3D点云模型关键点提取与描述 |
| 4.1 点云模型的关键点提取与描述 |
| 4.2 模型关键点提取方案 |
| 4.2.1 基于Harris3D角点检测方法 |
| 4.2.2 ISS3D关键点提取方法 |
| 4.2.3 SIFT3D关键点检测方法 |
| 4.3 点云模型关键点提取方案分析 |
| 4.3.1 稠密点云关键点提取效果分析 |
| 4.3.2 稀疏点云关键点提取效果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 3D点云配准技术研究 |
| 5.1 三维点云粗配准 |
| 5.1.1 FPFH特征描述符 |
| 5.1.2 SHOT特征描述符 |
| 5.1.3 3DSC特征描述符 |
| 5.1.4 点云粗配准实验结果及分析 |
| 5.2 点云精细配准实验结果及分析 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读学位期间取得的研究成果 |
（4）客票数据驱动的道路客运出行行为模式辨识及规律研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本文基础术语说明 |
| 2 国内外研究综述 |
| 2.1 出行目的辨识研究 |
| 2.1.1 研究方法比较 |
| 2.1.2 出行特征选取 |
| 2.1.3 出行目的划分 |
| 2.1.4 既有研究评述 |
| 2.2 出行时空模式辨识研究 |
| 2.2.1 出行特征表示 |
| 2.2.2 基于相似度的聚类方法 |
| 2.2.3 基于概率图模型的聚类方法 |
| 2.2.4 既有研究评述 |
| 2.3 出行行为模式规律及机理研究 |
| 2.3.1 出行行为模式规律性指标 |
| 2.3.2 出行行为模式形成机理及演化特性研究 |
| 2.3.3 既有研究评述 |
| 3 个体及团体视角下的旅客出行特征分析 |
| 3.1 数据处理 |
| 3.1.1 数据描述 |
| 3.1.2 数据清洗 |
| 3.2 客票数据重构 |
| 3.2.1 目的地重构 |
| 3.2.2 个体重构 |
| 3.2.3 团体重构 |
| 3.3 个体视角下旅客特征分析 |
| 3.3.1 个体旅客画像 |
| 3.3.2 个体旅客出行时空分布 |
| 3.3.3 个体旅客出行特性的统计力学规律 |
| 3.4 团体视角下旅客特征分析 |
| 3.4.1 团体旅客画像 |
| 3.4.2 团体旅客出行时空分布 |
| 3.4.3 团体旅客出行特性的统计力学规律 |
| 4 结伴旅客出行语义模式辨识研究 |
| 4.1 团体视角下结伴旅客出行语义模式辨识问题 |
| 4.1.1 相关背景 |
| 4.1.2 共轭先验 |
| 4.1.3 问题描述 |
| 4.2 团体视角下结伴旅客出行语义模式辨识主题模型 |
| 4.2.1 主题模型 |
| 4.2.2 嵌入出发时间的主题模型构建 |
| 4.2.3 基于Gibbs采样的模型推断 |
| 4.3 模型验证 |
| 4.3.1 面向客票数据的特征设计 |
| 4.3.2 模拟客票数据的出行调查 |
| 4.3.3 基于调查数据的特征对比实验 |
| 4.3.4 基于调查数据的模型对比实验 |
| 4.4 TTM应用研究 |
| 4.4.1 基于客票数据的模型标定 |
| 4.4.2 出发时间预测 |
| 4.4.3 出行目的标注 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 个体旅客出行间隔模式辨识研究 |
| 5.1 个体旅客出行间隔特征表示 |
| 5.1.1 不同时钟下出行间隔计算方法 |
| 5.1.2 不同时钟下出行间隔特征对比 |
| 5.2 基于混合模型的出行间隔模式聚类问题 |
| 5.2.1 高斯混合模型及EM算法 |
| 5.2.2 双层高斯混合模型及扩展EM算法 |
| 5.3 基于K均值++的出行间隔模式预聚类 |
| 5.3.1 特征构建及序列变换 |
| 5.3.2 预聚类结果 |
| 5.3.3 初始聚类中心确定 |
| 5.4 基于BLGMM的出行间隔模式精细聚类 |
| 5.4.1 精细聚类结果 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 旅客出行行为模式规律性研究 |
| 6.1 考虑出行目的的结伴旅客出行量演化机制研究 |
| 6.1.1 演化现象分析 |
| 6.1.2 面板数据构建 |
| 6.1.3 理论分析与假设 |
| 6.1.4 面板回归模型设定 |
| 6.1.5 基准模型估计 |
| 6.1.6 稳健性检验 |
| 6.2 考虑出行间隔模式的个体常旅客出行波动机制研究 |
| 6.2.1 波动性指标 |
| 6.2.2 宏观波动性分析 |
| 6.2.3 微观波动性分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要研究成果 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 道路客运团体旅客出行调查 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于高光谱图像的多视图三维重构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高光谱图像波段选择 |
| 1.2.2 高光谱图像三维重构及光谱映射 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 高光谱成像光谱仪几何标定 |
| 2.1 相机标定的原理 |
| 2.2 相机成像畸变类型 |
| 2.2.1 径向畸变 |
| 2.2.2 离心畸变 |
| 2.2.3 薄棱镜畸变 |
| 2.3 面阵相机几何标定技术 |
| 2.3.1 传统的面阵相机标定技术 |
| 2.3.2 面阵相机的自标定技术 |
| 2.3.3 面阵相机的视觉标定技术 |
| 2.4 高光谱成像光谱仪几何标定 |
| 2.4.1 张氏标定法的理论分析 |
| 2.4.2 高光谱成像光谱仪几何标定实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于果蝇优化算法的高光谱图像波段选择方法 |
| 3.1 传统果蝇优化算法 |
| 3.2 二分波动模型的改进果蝇优化算法 |
| 3.2.1 传统FOA算法分析 |
| 3.2.2 二分波动模型的改进FOA算法 |
| 3.2.3 FMFOA算法性能评估 |
| 3.3 基于FMFOA算法的高光谱图像波段选择方法 |
| 3.3.1 实验设置 |
| 3.3.2 FMFOA算法在基准数据集上的实验结果 |
| 3.3.3 FMFOA算法在高光谱成像光谱仪数据集上的实验结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 高光谱图像特征提取与匹配 |
| 4.1 图像特征提取技术概述 |
| 4.1.1 基于点特征的图像特征提取技术 |
| 4.1.2 基于线特征的图像特征提取技术 |
| 4.1.3 基于区域特征的图像特征提取技术 |
| 4.2 基于光谱空间的F-SIFT特征处理技术 |
| 4.2.1 传统SIFT方法 |
| 4.2.2 基于光谱图像空间的F-SIFT |
| 4.2.3 基于双重定位约束的特征点匹配方法 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于高光谱图像序列的三维点云构建 |
| 5.1 三维重建技术概述 |
| 5.2 三维点云构建方法 |
| 5.2.1 激光扫描的点云构建 |
| 5.2.2 深度图像的点云构建 |
| 5.2.3 图像序列的点云构建 |
| 5.3 基于高光谱图像序列的三维点云模型构建关键技术 |
| 5.3.1 对极几何约束 |
| 5.3.2 八点法求解基础矩阵 |
| 5.3.3 光束平差优化点云模型 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于高光谱图像序列的图-谱-3D映射研究 |
| 6.1 三维模型光谱映射的理论依据 |
| 6.2 传统的基于RGB图像三维模型渲染 |
| 6.3 图-谱-3D映射构建中的图-谱处理 |
| 6.3.1 高光谱图像配准 |
| 6.3.2 多角度图像象元反射率提取 |
| 6.4 基于高光谱图像的图-谱-3D映射实现 |
| 6.4.1 基于特征点的光谱映射的数学建模 |
| 6.4.2 基于非特征点的光谱映射的数学建模 |
| 6.4.3 基于高光谱图像序列的图-谱-3D映射平台构建 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 博士期间的科研成果 |
| 致谢 |
（6）三维多偏移距探地雷达数据的逆时偏移成像方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及进展 |
| 1.2.1 成像方法研究现状 |
| 1.2.2 逆时偏移方法研究现状及进展 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 探地雷达基本理论 |
| 2.1 探地雷达工作原理 |
| 2.2 电磁波动方程 |
| 2.2.1 麦克斯韦方程 |
| 2.2.2 赫姆霍兹方程 |
| 2.3 激励源函数 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 探地雷达逆时偏移成像 |
| 3.1 偏移成像的必要性 |
| 3.2 逆时偏移原理 |
| 3.2.1 电磁波场的计算 |
| 3.2.2 逆时偏移成像条件 |
| 3.3 逆时偏移影响因素分析 |
| 3.3.1 直达波的影响 |
| 3.3.2 滤波的影响 |
| 3.3.3 偏移速度模型的影响 |
| 3.3.4 子波中心频率的影响 |
| 3.4 三维多偏移距逆时偏移数值算例 |
| 3.4.1 混凝土空洞模型 |
| 3.4.2 复杂组合模型 |
| 3.5 实测数据的逆时偏移成像 |
| 3.5.1 常规数据处理 |
| 3.5.2 多偏移距GPR数据速度谱分析 |
| 3.5.3 实测多偏移距数据的应用 |
| 3.5.4 实测数据逆时偏移 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于电磁波衰减补偿的逆时偏移成像 |
| 4.1 高频电磁波的衰减特征 |
| 4.2 基于电磁波衰减补偿的逆时偏移 |
| 4.2.1 反传电磁波场的衰减补偿方法 |
| 4.2.2 方法的正确性和有效性分析 |
| 4.3 数值算例 |
| 4.3.1 空洞模型 |
| 4.3.2 分层界面模型 |
| 4.4 电导率约束的衰减补偿逆时偏移 |
| 4.5 实测数据测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）高分辨ISAR成像与精细化运动补偿技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 ISAR成像发展概述 |
| 1.2 研究背景与意义 |
| 1.3 关键问题与研究现状 |
| 1.4 本文研究内容安排 |
| 第二章 ISAR成像基础及联合距离空变自聚焦和方位定标算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 ISAR成像原理 |
| 2.2.1 ISAR信号模型 |
| 2.2.2 ISAR运动补偿技术 |
| 2.3 联合ISAR方位定标和距离空变自聚焦 |
| 2.3.1 ISAR方位定标信号模型 |
| 2.3.2 基于图像最小熵的最优参数估计 |
| 2.3.3 仿真和实测数据实验分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 联合平动运动补偿和精细化方位定标算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信号模型 |
| 3.3 基于最大对比度的联合平动运动补偿和精细化方位定标算法 |
| 3.3.1 参数化建模和代价函数定义 |
| 3.3.2 基于BFGS的最优参数估计 |
| 3.3.3 基于DAIC的自适应多项式阶次选择 |
| 3.4 仿真和实测数据实验分析 |
| 3.4.1 仿真数据实验分析 |
| 3.4.2 实测数据实验分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于海洋动力学先验信息的舰船目标ISAR最优成像时间段选择算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于海洋动力学先验信息的舰船目标运动分析 |
| 4.2.1 舰船3-D转动运动的推导和分析 |
| 4.2.2 有效转速矢量分析 |
| 4.3 最优成像时间段选择 |
| 4.3.1 最优成像时刻选择 |
| 4.3.2 最优成像积累时长选择 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 |ω_e(t)|和ω_e(t)指向关系的仿真分析 |
| 4.4.2 最优成像时间段选择算法实验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 机动目标精细化ISAR自聚焦算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 精细化空变相位误差模型 |
| 5.3 机动目标精细化相位自聚焦 |
| 5.3.1 准备工作 |
| 5.3.2 拟牛顿法实现最优化 |
| 5.3.3 运动参数粗估计 |
| 5.4 仿真和实测数据实验分析 |
| 5.4.1 仿真数据实验分析 |
| 5.4.2 实测数据实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于2-D联合稀疏重构的高分辨ISAR成像与运动补偿 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 SSFM-SAW信号模型和2D-JSR原理 |
| 6.2.1 SSFM-SAW信号模型 |
| 6.2.2 基于Bayesian稀疏表征的2D-JSR |
| 6.3 基于2D-JSR的高分辨ISAR成像 |
| 6.4 SSFM-SAW的运动补偿和方位定标 |
| 6.5 仿真和实测数据实验分析 |
| 6.5.1 仿真数据实验分析 |
| 6.5.2 实测数据实验分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 基于2-D联合稀疏重构的3-D机动运动目标InISAR成像 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 信号模型 |
| 7.2.1 空变波程差信号模型 |
| 7.2.2 SFB-SA信号模型 |
| 7.3 基于SFB-SA的JMC-2D-JSR ISAR成像 |
| 7.4 精细化图像配准和3-D几何重构 |
| 7.4.1 空变波程差性能分析 |
| 7.4.2 基于最大相关系数的联合波程差补偿算法 |
| 7.4.3 目标3-D几何重构 |
| 7.5 仿真和实测数据实验分析 |
| 7.5.1 仿真数据实验分析 |
| 7.5.2 实测数据实验分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 本文总结 |
| 8.2 工作展望 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）同步辐射硬X射线纳米聚焦自适应位相补偿系统光学特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 硬X射线纳米聚焦研究现状 |
| 1.2.1 基于多层膜Laue透镜的纳米聚焦研究进展 |
| 1.2.2 基于K-B聚焦镜的纳米聚焦研究进展 |
| 1.2.3 基于K-B聚焦镜的位相补偿原理 |
| 1.2.4 位相补偿技术面临的问题 |
| 1.3 波前位相测量技术研究现状 |
| 1.3.1 离线测量技术 |
| 1.3.2 在线测量技术 |
| 1.4 基于散斑的在线波前位相测量研究综述 |
| 1.4.1 散斑追迹测量技术 |
| 1.4.2 散斑扫描测量技术 |
| 1.4.3 混合散斑测量技术 |
| 1.4.4 数字图象相关算法 |
| 1.4.5 散斑测量技术的对比与总结 |
| 1.5 本研究的内容和意义 |
| 第2章 实验平台简介 |
| 2.1 上海光源硬X射线微聚焦及应用光束线站 |
| 2.2 上海光源X射线成像及生物医学应用线站 |
| 2.3 上海光源X光学测试线站 |
| 第3章 基于散斑追迹的位相测量精度研究 |
| 3.1 散斑追迹技术理论模型的建立与测量精度影响因素的分析 |
| 3.1.1 散射体颗粒、相干性和探测器对测量精度影响的理论分析 |
| 3.1.2 散射体模拟器的建立 |
| 3.1.3 散斑追迹技术精度影响因素的模拟分析 |
| 3.1.4 散斑追迹技术精度影响因素的实验验证 |
| 3.1.5 散斑追迹技术精度影响因素总结 |
| 3.2 基于散斑追迹技术的子集选择分析与优化 |
| 3.2.1 子集对DIC算法影响的分析 |
| 3.2.2 自适应子集选择算法原理 |
| 3.2.3 自适应子集选择算法模拟验证 |
| 3.2.4 自适应子集选择算法实验验证 |
| 3.2.5 自适应子集选择算法总结 |
| 第4章 基于散斑扫描技术的位相测量精度研究 |
| 4.1 子集、间隔、步长和振动对测量精度影响的理论分析 |
| 4.2 基于散斑扫描技术的散射体模拟器的建立 |
| 4.3 基本测量精度影响因素的模拟分析 |
| 4.4 振动对测量精度影响的模拟分析 |
| 4.5 散斑扫描技术测量精度影响因素的实验验证与总结 |
| 4.6 多种散斑技术成像结果对比 |
| 第5章 位相补偿镜的研制与面形调控技术研究 |
| 5.1 压电变形镜简介 |
| 5.1.1 压电变形镜原理 |
| 5.1.2 同步辐射压电变形镜的研究现状 |
| 5.1.3 位相补偿压电变形镜面临的问题 |
| 5.2 位相补偿镜的加工和模拟 |
| 5.2.1 位相补偿镜的设计和加工 |
| 5.2.2 ANSYS面形变化模拟 |
| 5.3 位相补偿镜离线压电性能测量 |
| 5.4 位相补偿镜离线面形调控技术研究 |
| 5.4.1 补偿镜面形调控原理简介 |
| 5.4.2 全局优化面形调控算法 |
| 5.4.3 目标面形离线调控测试 |
| 第6章 自适应位相补偿系统 |
| 6.1 自适应位相补偿系统的设计 |
| 6.2 基于散斑扫描技术的位相补偿镜在线面形调控测试 |
| 6.3 基于散斑扫描技术的位相补偿系统在线聚焦优化分析 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结与创新 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（9）复杂运动条件下的SAR/ISAR聚焦方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 合成孔径雷达研究发展现状 |
| 1.2.1 合成孔径雷达发展概述 |
| 1.2.2 旋转式合成孔径雷达发展概述 |
| 1.2.3 圆轨迹合成孔径雷达发展概述 |
| 1.3 逆合成孔径雷达研究发展现状 |
| 1.4 论文主要内容及安排 |
| 第二章 复杂运动条件下的SAR/ISAR成像技术与问题 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 复杂运动条件下的SAR成像原理方法 |
| 2.2.1 常规SAR成像原理与基本方法 |
| 2.2.2 ROSAR成像原理与基本方法 |
| 2.2.3 CSAR成像原理与基本方法 |
| 2.3 复杂运动条件下ISAR成像原理方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 旋转式合成孔径雷达高分辨成像算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信号模型和问题描述 |
| 3.2.1 信号模型 |
| 3.2.2 问题描述 |
| 3.3 ROSAR高分辨成像方法 |
| 3.3.1 改进ROSAR波数域成像算法 |
| 3.3.2 基于卡尔丹方程的ROSAR成像方法 |
| 3.4 算法性能分析与仿真实验结果 |
| 3.4.1 ROSAR波数域成像算法性能分析及结果 |
| 3.4.2 基于卡尔丹方程的ROSAR成像算法性能分析及结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 旋转式合成孔径雷达波数域自聚焦成像算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 基于ROSAR波数域成像的相位梯度自聚焦算法 |
| 4.3.1 含运动误差ROSAR信号及剩余运动误差分析 |
| 4.3.2 增强ROSAR相位梯度自聚焦方法 |
| 4.4 算法分析及仿真实验结果 |
| 4.4.1 改进Stolt插值处理对误差作用分析 |
| 4.4.2 点目标场景仿真实验结果 |
| 4.4.3 仿真实测场景成像结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于空间分集的双基圆轨迹合成孔径雷达成像方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双基圆轨迹合成孔径雷达傅立叶空间采样分析 |
| 5.2.1 傅立叶空间采样理论 |
| 5.2.2 传统双基圆轨迹合成孔径雷达傅立叶空间采样面积分析 |
| 5.3 基于空间分集的双基圆轨迹合成孔径雷达成像方法与性能分析 |
| 5.3.1 信号模型 |
| 5.3.2 成像处理流程 |
| 5.3.3 傅立叶空间采样面积分析 |
| 5.3.4 二维图像分辨率 |
| 5.4 仿真实验分析结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 非均匀旋转目标运动参数快速估计及ISAR成像方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 非均匀旋转目标ISAR信号模型 |
| 6.3 QFM信号二次调频率快速估计方法 |
| 6.3.1 基于时间-调频率分布的Radon变换 |
| 6.3.2 基于Radon变换的最小二乘快速估计方法 |
| 6.3.3 预滤波处理与基于最小熵准则的加权最小二乘估计方法 |
| 6.4 调频率与中心频率快速估计方法 |
| 6.4.1 基于TFD的调频率加权最小二乘估计方法 |
| 6.4.2 基于距离-多普勒域的中心频率快速估计方法 |
| 6.5 仿真实验分析和实测数据处理结果 |
| 6.5.1 计算复杂度分析 |
| 6.5.2 仿真目标成像结果与性能分析 |
| 6.5.3 实测数据成像处理 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）高分辨率合成孔径雷达运动补偿与极化信息处理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 合成孔径雷达发展历程和运动补偿算法研究现状 |
| 1.2.1 SAR系统发展历程 |
| 1.2.2 SAR成像算法研究现状 |
| 1.2.3 运动补偿算法研究现状 |
| 1.3 极化合成孔径雷达发展历程和极化目标分解算法研究现状 |
| 1.3.1 极化SAR系统发展历程 |
| 1.3.2 极化目标分解算法研究现状 |
| 1.4 本文的内容安排 |
| 第二章 适用于高分辨率成像的一步运动补偿法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 运动误差建模 |
| 2.2.1 存在航迹误差的SAR成像几何关系 |
| 2.2.2 存在航迹误差的回波信号频谱 |
| 2.3 运动误差对成像处理的影响 |
| 2.3.1 距离徙动校正误差 |
| 2.3.2 方位压缩误差 |
| 2.4 结合两步运动补偿法的扩展Omega-K算法 |
| 2.4.1 两步运动补偿法 |
| 2.4.2 扩展Omega-K算法 |
| 2.4.3 两步运动补偿法误差分析 |
| 2.5 结合一步运动补偿法的常规Omega-K算法 |
| 2.6 点目标仿真和实测数据处理 |
| 2.6.1 点目标仿真 |
| 2.6.2 实测数据处理 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于距离子带处理的多级空变运动补偿 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 改进的一步运动补偿法 |
| 3.2.1 近似距离包络补偿引起的相位误差 |
| 3.2.2 修正的视线方向误差计算方式 |
| 3.2.3 算法分析 |
| 3.3 改进的孔径依赖补偿算法 |
| 3.3.1 “窄波束平地假设”的局限性 |
| 3.3.2 宽波束运动补偿算法 |
| 3.3.3 基于距离子带处理的改进PTA算法 |
| 3.3.4 运算量分析 |
| 3.4 基于距离子带处理的多级空变运动补偿方案 |
| 3.4.1 距离子带宽度选择准则 |
| 3.4.2 方案处理流程 |
| 3.5 点目标仿真和实测数据处理 |
| 3.5.1 点目标仿真 |
| 3.5.2 实测数据处理 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 滑动聚束模式运动补偿与实时成像处理研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 回波信号分析 |
| 4.2.1 滑动聚束模式的SAR成像几何关系 |
| 4.2.2 回波信号模型 |
| 4.2.3 方位分辨率和测绘带宽度 |
| 4.2.4 方位频率历程 |
| 4.3 结合视线方向运动补偿的子孔径成像处理方案 |
| 4.3.1 子孔径成像算法选择 |
| 4.3.2 视线方向运动补偿 |
| 4.3.3 成像处理方案 |
| 4.3.4 点目标仿真和实测数据处理 |
| 4.4 基于子孔径图像相干叠加的实时成像处理方案 |
| 4.4.1 子孔径Omega-K算法成像 |
| 4.4.2 子孔径图像配准 |
| 4.4.3 子孔径图像相干叠加 |
| 4.4.4 实测数据处理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于城市区域提取的混合极化目标分解 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 极化信息处理基础 |
| 5.3 基于散射模型的极化目标分解算法 |
| 5.3.1 Freeman-Durden三分量分解算法 |
| 5.3.2 Yamaguchi四分量分解算法 |
| 5.4 基于城市区域提取的混合极化目标分解算法 |
| 5.4.1 基于极化相干性增强的城市区域提取处理 |
| 5.4.2 散射模型的选取 |
| 5.4.3 针对城市区域的五分量分解算法 |
| 5.4.4 针对自然分布区域的四分量分解算法 |
| 5.4.5 基于城市区域提取的混合极化目标分解算法处理流程 |
| 5.5 实测数据处理 |
| 5.5.1 AIRSAR全极化数据处理 |
| 5.5.2 RADARSAT-2 全极化数据处理 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
四、FOCUS处理系统在高精度三维资料精细目标处理中的应用（论文参考文献）
- [1]相控阵机载SAR海面动目标成像算法研究[D]. 张璘. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [2]长白山火山区域重磁数据反演与地热成因机理[D]. 姜丹丹. 吉林大学, 2021(01)
- [3]基于3D点云数据特征的模型配准方法研究[D]. 汪珊珊. 北京印刷学院, 2021(09)
- [4]客票数据驱动的道路客运出行行为模式辨识及规律研究[D]. 钱剑培. 北京交通大学, 2021(02)
- [5]基于高光谱图像的多视图三维重构研究[D]. 丁国绅. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [6]三维多偏移距探地雷达数据的逆时偏移成像方法研究[D]. 龚俊波. 桂林理工大学, 2021(01)
- [7]高分辨ISAR成像与精细化运动补偿技术研究[D]. 邵帅. 西安电子科技大学, 2020
- [8]同步辐射硬X射线纳米聚焦自适应位相补偿系统光学特性研究[D]. 田纳玺. 中国科学院大学(中国科学院上海应用物理研究所), 2020(01)
- [9]复杂运动条件下的SAR/ISAR聚焦方法研究[D]. 张俊. 西安电子科技大学, 2019
- [10]高分辨率合成孔径雷达运动补偿与极化信息处理研究[D]. 杨鸣冬. 南京航空航天大学, 2019(01)