一、空载SAR发展状况（论文文献综述）
丁小玮[1]（2021）在《基于深度学习的SAR舰船目标检测算法研究》文中指出
孔梦瑶[2]（2021）在《基于深度学习的SAR车辆目标自动检测算法研究》文中提出SAR图像目标检测技术广泛应用于现代军事作战侦察和民用地形监测等领域,是各国学者研究的重点,随着神经网络理论和计算机技术的发展,基于深度学习的目标检测算法逐渐成为SAR图像目标检测任务的主流。但是,深层网络通常具有大量参数,其运行不仅需要大量的算力支持,运行速度也不能满足实时要求,因此深层网络检测算法难以在资源受限的设备（如移动端）上部署。本文考虑到对模型实时性和可移植性的要求,对目标检测算法Faster-RCNN进行了轻量化改进,并设计了基于改进Faster-RCNN算法的SAR车辆目标检测系统,具体研究内容如下:文章首先在分析了SAR图像特点的基础上,对MSTAR图像集进行了相干斑抑制和图像预处理操作,一方面优化了检测图像的质量,另一方面对图像训练集进行了数据扩充,降低网络过拟合风险,并借助图像信息标注软件建立了SAR车辆目标检测算法图像训练库,为SAR车辆目标检测算法提供了全面有效的图像数据。Faster-RCNN算法轻量化改进。Faster-RCNN算法的改进建立在模型不同部分框架上,第一部分针对特征提取网络,使用深度可分离卷积优化了特征提取网络的卷积结构,并根据图像尺寸和目标大小确定了特征提取网络输出感受野。第二部分针对RPN网络,首先结合SAR图像目标的聚类尺寸确定锚框生成尺度,并改进RPN网络池化层的输出锚框量化方式,保留更精确的锚框位置,减少锚框不匹配带来的计算误差,然后采用矩阵计算改进非极大值抑制算法的迭代过程。第三部分在进行特征整合的全连接层采用全局平均池化,减少全连接层的参数的冗余。改进轻量化Faster-RCNN算法实验,本文将改进的Faster-RCNN算法在SAR图像车辆目标检测图像库上进行了训练和测试,检测移动平台上改进Faster-RCNN算法的优化效果,首先比较不同改进方法对模型体积与检测精度的影响,然后与one-stage目标检测算法SSD进行对比。实验结果表明,改进轻量化模型在保持原有精度水平下,模型占用内存和算法运算量大大减少,运行速度有效提高,可满足SAR图像目标检测的实时性要求。SAR车辆目标自动检测系统设计与实现。本文利用py Qt软件,设计实现了基于改进轻量型Faster-RCNN算法的SAR车辆目标自动检测系统,并建立系统测试图像库对系统运行效果进行检验,通过测试,系统可流畅运行并实现SAR车辆目标检测功能。
罗星林[3]（2021）在《机载SAR性能诊测系统设计与实现》文中研究说明机载合成孔径雷达具备全天候、全天时、多极化、高分辨、体积小、隐秘性高等特点,在民用与军事领域中发挥着愈来愈重要的作用。因此,保障机载SAR雷达的性能成为了机载SAR使用过程中的关键步骤。目前,保障机载SAR雷达性能的诊测系统智能化水平较低、故障定位能力较弱,同时缺少任务环境模拟和智能故障诊断等诊测功能。针对于此,本文设计并实现了一套机载SAR性能诊测系统。此外,为了获得更好的诊测性能,对诊测系统进行了相应优化。本文的主要研究内容如下:（1）针对现有机载SAR保障问题进行需求分析,根据需求分析结果设计并实现了一套机载SAR性能诊测系统。该系统采用微服务架构思想设计,具备高稳定性、高可用性以及强扩展性等特点,能够为机载SAR雷达提供稳定且高效的回波模拟、任务适应性评估与任务失效成因推理等诊测服务,保障机载SAR雷达的可靠性、可维护性和执行效率。（2）针对机载SAR性能诊测系统中回波模拟器与诊测仪之间数据传输耗时长的问题,提出了基于可用带宽估计的自适应拥塞避免方法。该方法对诊测系统网络传输过程中的可用带宽进行估计,并根据估计的可用带宽值自适应调整拥塞避免的加性因子以改变拥塞窗口增长趋势。实验结果表明,该方法相对于传统拥塞控制算法具有更好的性能,数据传输耗时更少。（3）完成了机载SAR性能诊测系统的集成,并对机载SAR性能诊测系统开展了相应的功能与性能测试。测试结果表明,机载SAR性能诊测系统具备了任务参数设置、回波模拟、机载SAR成像展示、任务适应性评估、任务失效成因推理以及多种数据可视化等功能;本文提出的基于可用带宽估计的自适应拥塞避免算法相比于传统拥塞避免算法,在传输耗时指标上缩减了6%,有效提升了机载SAR性能诊测系统的诊测效率。
赵家锐[4]（2020）在《南极冰川流速估算与典型冰架动态变化监测》文中研究说明南极是冰冻圈的重要组成部分,与大气和海洋有着复杂的交互作用,是洋流循环和大气循环的重要动力源,起着调节着全球热量平衡的作用。南极洲97.6%的面积被冰雪所覆盖,冰盖和冰架部分的面积共有1.36×107 km2,冰储量为3.01×107 km3,平均冰厚度达1 962 m,如果全部融化会使全球海平面上升58 m。在全球变暖的背景下,南极边缘的冰架和附近的冰盖持续消融变薄,溢出冰川的流动速度也在不断变快,南极冰盖的物质支出高于物质收入,总冰储量不断减少,这被认为是造成全球海平面上升的原因之一。冰川流速是南极大陆的重要参数之一,可以帮助了解流速的空间分布特点,定量分析冰架输出物质量,以及充分了解局部冰盖和冰架的动态变化情况,例如裂缝的产生,冰流对冰盖的影响等。使用3218景Sentinel-1 GRD数据,基于偏移量追踪方法提取南极冰川流速。与单视复数产品（Single Look Complex,SLC）相比,降分辨率的地距产品（Ground Range Detected,GRD）具有数据总量小、流速提取效率高、后处理工作量小的优点。经过误差剔除,共获得了4.5×107个有效流速矢量控制点,并采取非插值的方式获得了分辨率为450 m的南极流速场,总覆盖面积达8.17×106km2。2个角度的误差分析表明:1)共有83 597个像元位于裸露岩石分布的区域,标准差10.6 m·a-1。2)与MEa SUREs流速产品的差值平均值为5.6 m·a-1,主要集中在-60～60 m·a-1之间,像元数占总数的99.2%。与前人的研究相比,本文开拓新数据,证明了降分辨率的GRD数据在提取大尺度范围冰川流速具有可行性,并且具有效率高,精度高的优点。同时提出了新的流速镶嵌方法,以流速矢量点为基本单元,按南极极球面坐标投射到大小为450 m的格网中,将中值作为流速值,最终结果对现有的流速产品进行了更新和补充。分流域共选取了73个主要冰川和冰架,通过长度、宽度、平均流速、最大流速、高程落差和主流线流速分析冰川运动特点:1)重力是冰川运动的驱动力,冰川沿着山坡向下流动,运动速度持续加快,并在末端达到最大。2)冰川运动的快慢与高程落差相关,运动速度大于500 m·a-1的冰川的高程落差普遍在800 m以上。3)沿着主流线,高程在冰盖部分迅速下降,在冰架部分的变化趋于平缓,冰川运动速度的变化情况与地形变化相似。选取7个典型冰架,利用Sentinel-1数据提取2019年逐月的流速,分析运动变化规律。发现冰架各个月份的运动速度是波动的,与海冰封冻情况具有相关性,但与季节不具有相关性,海冰封冻会对冰架运动造成大于8.7%的阻碍,流速峰值出现在海冰尚未封冻的月份。季节变化不是决定海冰封冻程度波动的主要原因,冬季（6、7、8月）海冰封冻程度可能会与夏季（12、1、2月）相同,此时夏季冰架流速与冬季没有明显差异,如Brunt、Ronne、Jelbart冰架冬夏季节流速差异小于50 m·a-1。使用ERS-1&2、Sentinel-1数据,研究1999-2019年7个典型冰架面积的动态变化情况。位于西南极的松岛冰架自1999年开始进入崩裂活跃期,20年共损失面积1 074 km2。位于南极半岛的Larsen-C冰架于2004-2009、2014-2019年发生大型崩裂,分别损失面积1 435 km2、5 664 km2。其余位于东南极的冰架,相较西南极和南极半岛的冰架稳定,逐年向前发育。其中Ronne冰架在1999-2004年损失了面积8 582 km2,但在2004-2019年增加面积8 569 km2,恢复到了1999年的水平。Amery、Brunt、Cook、Jelbart冰架在1999-2019年分别共增加面积3 785、4 597、1 312、879 km2。
邓旭,徐新,董浩[5]（2018）在《单极化合成孔径雷达图像颜色特征编码与分类》文中研究说明针对目前单极化合成孔径雷达（SAR）伪彩色编码方法存在的细节信息和可视性不强的问题,提出一种颜色特征编码方法。该颜色特征编码方法首先对单极化SAR图像提取纹理特征;然后将每一个特征量化到0到255;其次对每一个灰度级赋予一个RGB颜色,编码成颜色特征图;最后对随机森林计算得到的特征重要性进行排序,每3维特征对应为R、G、B通道生成伪彩图。基于该颜色特征编码方法,提出一种新的分类方法。该分类方法首先根据目视效果选择可分性最好的伪彩图;然后采用统计区域合并（SRM）分割算法对其分割;其次将所有RGB伪彩图作为分类的特征,以随机森林为分类器进行分类,得到初步的结果;最后对初步的结果进行相对多数投票,得到最终的分类结果。方法验证采用两组Terra SAR-X单极化SAR数据,与基于HIS的颜色编码方法对比,该颜色特征编码方法生成的伪彩图信息熵得到了很大提升,且两组数据每类地物的分类精度都大幅度提高,因此证明了所提算法保留了更多的细节信息,获取更多的颜色信息,更利于可视化和地物分类,从而表明提出的颜色特征编码方法是可行的。
郑晨[6]（2015）在《高分辨率机载SAR外定标技术研究及精度分析》文中指出辐射定标是通过定标器、热带雨林等已知雷达散射截面积的定标设备,获取定标参数,进而计算整幅图中每个单元的散射截面积。未经定标的SAR系统不仅系统稳定性差,测量重复率差,而且其图像无法精确地反映出来实际地物的散射特性[1]。这将直接影响到定量遥感工作的顺利完成。故对SAR系统进行定标势在必行。文章就SAR辐射定标技术问题展开研究,首先研究了基于均匀分布目标的天线方向图测试技术。主要在IDL环境下,采用平差方法剔除定标场地中非均匀地物,从而提高SAR图像目标的识别能力,并应用最小二乘方法拟合天线方向图。同时,采用Envi软件进行天线方向图测量。将两种方法结果与实测值进行比较,得出基于IDL均匀分布目标的测量方法更接近于实测值的结论。其次详细研究常用四类角反射器微波反射特性,并从制作工艺误差切入,详细的分析了不同加工误差对二面角角反射器及三角锥形角反射器影响。模拟结果表明:相比较其他影响因素,夹角及不平整度对角反射器雷达散射截面积影响程度较大。最后,详细的分析定标常数计算中的两种方法（积分法与峰值法）的优缺点并通过实验数据评价其定标精度。对上述的技术及相关结论,文章采用Terra-SAR数据及X波段机载SAR数据,进行实验验证与分析,得出以下几点结论:（1）在定标常数计算过程中,积分法较峰值法更为稳定。（2）在定标设备方面,三角形角反射器相比正方形角反射器、扇形角反射器定标结果更稳定。（3）机载SAR定标虽然受到飞行平台稳定性的影响,但在单次的实验中依然取得了较高稳定度的结果。
齐兆群[7]（2014）在《平流层雷达成像系统关键技术研究》文中进行了进一步梳理平流层飞行器有着隐蔽性高,生存性好,侦查范围广的特点,近年来对于平流层飞行器的各项应用研究也在悄然兴起。平流层环境下雷达成像技术作为军事领域中的一项关键技术,对于国家安全具有极其重要的意义,因此有必要对该环境下的雷达成像技术进行深入的研究和探讨。本文主要研究了平流层环境下的雷达成像关键技术,包括平流层聚束合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）成像算法,平流层逆合成孔径（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）成像算法,平流层聚束SAR运动补偿中的包络对齐和相位补偿算法以及存在微动分量时的运动补偿算法,准静止状态下的平流层ISAR成像模型。主要工作与成果如下:1、通过查阅国内外有关雷达成像与平流层探测的相关文献,对雷达成像的先进技术以及平流层环境、探测成像的技术和进展进行了比较细致的调研;2、研究了 SAR和ISAR的几何模型和成像原理。对合成孔径技术、脉冲压缩技术和逆合成孔径雷达成像技术进行了阐述和理论推导;3、对平流层聚束SAR成像中的关键技术进行了研究并提出了改进算法。在研究聚束式SAR的三种基本成像算法的基础上引入了子孔径处理,提出了一种适用于平流层双基站星载SAR的改进的子孔径非线性算法（Modified Sub-aperture Nonlinear Chirp Scaling,MNLCS）,有效的降低了系统存储量和运算量的需求,并提高了成像分辨率;4、对平流层ISAR成像中的关键技术进行了研究并提出了改进算法。首先对平流层环境下ISAR运动补偿技术中包络对齐算法和相位补偿算法进行了理论推导和仿真,建立ISAR成像过程中存在微动成分分量时的干扰模型,改进了平流层ISAR的成像效果;5、对平流层环境下的平台摆动时的SAR和ISAR成像进行了分析,研究并提出了解决方案。首先对平流层聚束SAR的运动补偿进行了理论研究和仿真。对准静止状态下的平流层ISAR成像模型进行分析,提出了消除平台匀速慢速运动和匀加速慢速运动的成像算法,消除了平台运动带来的成像干扰问题。
孙怡[8]（2014）在《临近空间斜视SAR成像算法及运动补偿研究》文中研究说明机载斜视合成孔径雷达是近年来SAR领域的研究热点,是因为斜视SAR波束指向和成像范围的机动和灵活性,它不仅可以对前方目标提前成像,还可以对后方目标再次成像,由此载机平台的安全和隐蔽性得到了大幅度提高,与正侧视SAR相比有了明显的优势。国内外对临近空间的研究目前还没有大范围地展开,同时在斜视SAR成像算法及运动补偿技术方面的研究也不完备,所以研究临近空间斜视SAR成像系统具有一定的理论和研究价值。论文对临近空间斜视SAR的系统特性、斜视SAR成像算法及运动补偿技术进行了深入研究。本文主要研究内容和创新点有：（1）建立临近空间斜视SAR平台成像模型。深入研究了临近空间斜视SAR的成像平台特性,包括临近空间SAR系统构造和优点。讨论了斜视SAR成像基本原理包括工作方式、分辨率、合成孔径技术和脉冲压缩技术,然后对斜视SAR回波信号特征如二维耦合性进行了分析。.本部分创新点是讨论在分析机载斜视SAR成像基础过程中考了临近空间场景的影响。（2）提出了二次距离压缩子孔径算法。本文在斜视模式SAR二次距离压缩算法基础上,针对临近空间SAR斜视角较大及大合成孔径等新的环境特征,通过将信号在时域上方位向划分子孔径并频域频带拼接,给出基于子孔径技术的改进SRC算法。与普通斜视下SRC算法成像结果对比,该算法有效地减少了距离向和方位向的耦合,并在成像质量、计算性能等方面优于传统SRC算法,更适合临近空间SAR斜视平台成像。（3）研究了临近空间斜视SAR运动补偿技术。首先对SAR运动补偿中常用的基于调频斜率估计的运动补偿算法和相位梯度自聚焦算法进行详细阐述和理论分析,然后把聚束模式的PGA算法运用到条带斜视SAR中,即实现条带模式SAR的PGA处理,具体过程为：在前章斜视子孔径算法的基础上,将条带模式SAR数据分块处理,然后各子图像分别用PGA进行自聚焦成像,最后再时域拼接各子图像即可完成该运动补偿。
熊博莅[9]（2012）在《SAR图像配准及变化检测技术研究》文中认为本文主要研究了合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像的配准及其变化检测技术。针对SAR系统的成像特点，根据不同成像平台所获取SAR数据的差异，本文首先利用星载SAR数据（日本ALOS卫星）对基于卫星轨道参数的图像概略配准技术进行了分析，利用成像卫星其空间位置的高精度估计，提高了基准图像和重轨图像在方位向上的配准精度。对缺乏高精度平台轨道运行数据的SAR图像，则利用图像中封闭均匀区域特征提取同名特征点，实现对基准图像和待配准图像之间的自动配准。在图像配准的基础上，通过对不同的变化检测量的深入分析，针对经典阈值自动选取方法在稳健性方面的不足，提出一种更加符合SAR图像统计分布的变化检测量及对应的自动阈值选择算法。最后，本文利用运动与变化的关系，将变化检测的思想引入到可移动目标的自动检测，有效地减少了目标检测中出现的虚警。具体而言，作者主要开展了以下几个方面的工作：（1）针对星载SAR平台的周期性和平稳性，提出一种椭圆拟合卫星轨道的方法对卫星的空间位置进行精确估计。通过将三维空间中的椭圆卫星轨道投影到二维平面，可以得到三条二维平面中的椭圆曲线，在此基础上，引入针对二维平面中椭圆的直接最小均方椭圆拟合方法（DLS-EFM），实现对椭圆几何参数的估计，从而精确估计ALOS卫星在成像过程中任意给定时刻的空间位置。（2）如果只结合ALOS PALSAR平台的成像几何以及成像区域的地理信息，可以实现基准数据和重轨数据在距离向上1-2个像素的概略配准，而方位向上的配准误差则高达20-30个像素。针对该问题，提出利用估计得到的卫星位置，在消除成像时间差的基础上，计算重轨干涉SAR系统的干涉基线，利用基线与目标两次成像之间的几何关系，实现了基准数据和重轨数据在方位向上的概略配准，其配准误差可控制在1个像素之内，从而可显着减少下一步高精度配准的搜索空间，提高配准的效率和准确性，使重轨干涉SAR的准实时应用成为可能。（3）SAR图像中均匀区域的提取对于实现SAR图像自动配准十分关键。针对SAR图像中均匀区域的特点，提出一种基于Frost滤波和区域生长的均匀区域提取算法。此外，本文还将基于活动轮廓模型的分割方法引入到封闭均匀区域提取中，有效地实现了SAR图像中背景区域与封闭均匀区域的分离。（4）利用SAR图像中已提取的均匀区域，提取区域的特征点，实现SAR图像的自动配准。本文利用封闭区域的周长、面积等区域统计特性构造区域相似度量，进而实现区域之间的匹配，然后利用匹配区域的质心作为同名特征点，实现图像的自动配准。此外，本文提出一种基于多边形拟合和几何哈希理论的封闭区域匹配方法，利用闭合区域中具有代表性的角点，实现封闭均匀区域之间的匹配，然后将匹配角点作为同名特征点对图像进行配准。最后，针对经典配准精度量化评估方法的不足，引入变化检测思想，通过对配准残差数据的统计特性进行分析，实现对配准精度的准量化估计。（5）提出一种基于SAR图像统计分布和似然比检验的变化检测量（LLI-CDM）。该变化检测量以SAR图像杂波的Gamma分布为基础，将似然比假设检验引入到变化检测。实验表明，基于该变化检测量所得到的差异图像的直方图特点鲜明：直方图曲线由两部分构成，其中高而窄的尖峰对应于占差异图像绝大部分的非变化像元部分，直方图中低且平的拖尾则代表差异图像中的变化像元部分。直方图尖峰与拖尾之间的过渡点则可看成是将未变化和变化部分分离的最佳阈值。由于变化像元其灰度值的变化量不同，导致拖尾部分不同灰度值变化的直方图随机起伏，即拖尾部分将形成一个直方图振荡区。利用直方图尖峰和拖尾的不同特点，本文提出一种相邻灰度直方图比阈值自动选择算法实现对阈值的自动选取，该阈值选取方法物理意义明确、应用简单稳健，与LLI-CDM的组合相得益彰。（6）基于LLI-CDM得到的差异图像中未发生变化像素的灰度值高度集中，在直方图中形成一个高且窄的尖峰，而最佳阈值处于尖峰与拖尾的过渡位置，导致每一灰度级的阈值改变都将引起变化检测结果的显着差异。而SAR变化检测中应用最广的对数比变化检测量（LOG-CDM）常采用KI、EM等阈值选择算法，其阈值的自动选取往往不够准确，与最佳阈值存在显着差异，严重影响变化检测的性能。针对该问题，本文在引入马尔可夫随机场理论的基础上，提出一种融合LLI-CDM和LOG-CDM的变化检测方法，实验结果表明，该方法能够在保持这两种变化检测量的优点的同时弥补各自的不足，显着提高了变化检测的性能。（7）拓展了变化检测技术的传统应用范围。针对某些固定场景内的可移动目标，如机场中的飞机目标、港口附近的舰船目标等，本文在引入变化检测技术的基础上，以固定场景的光学图像为先验信息，显着改善了该类可移动目标的检测性能。此外，本文还将变化检测技术引入到可移动目标的鉴别当中，针对CFAR检测后存在的大量虚警，利用相关系数和阈值分离有效鉴别并去除虚警，提高目标检测性能。
张绪锦[10]（2009）在《多相位中心接收SAR/GMTI技术研究》文中认为1971年R.Keith.Raney首次在他发表的论文中指出地面慢速运动目标对单天线合成孔径雷达（SAR）的图像质量有影响,从那时起30余年来各国学者对地面动目标检测问题进行了各个方面的研究,但真正认识到将SAR与地面动目标指示（GMTI）结合起来的重要性,应该是上世纪九十年代初,美军展示的E8A侦察样机JSTARS在海湾战争中的优异表现。从那时起,国内的高校和科研院所在各种背景项目的支持下,开展了不同程度的预研,取得了一定成果,但SAR/GMTI研究的实践性非常强,其理论成果需要大量的实测数据加以证实。在过去,由于国内没有这种体制的雷达,许多研究都是基于仿真数据的结果,或通过其它渠道获得的少量国外数据（如美国的MCARM数据）,从而限制了研究的进一步深入。近年来,随着各种新体制SAR预研工作的开展,GMTI大多成为要求它们必有的功能之一,人们意识到对GMTI的研究工作不能再停留在纸上谈兵的阶段。在国内,华东电子工程研究所（电子38所）首次实现了多通道SAR/GMTI多模战场侦察雷达试验样机的飞行试验,录取了多种工作模式大量的实测数据,本文的研究工作正是利用该试验样机在GMTI模式下获得的数据进行的,各章内容概述如下:第一章是绪论,通过对国内外SAR/GMTI雷达发展历程的综述,揭示了动目标检测的基本问题;给出了本文的主要研究内容,论文的创新点和结构安排。第二章论述了相位中心偏置天线（DPCA）、自适应DPCA（ADPCA）、沿航迹向干涉（ATI）、杂波抑制干涉（CSI）和空时自适应处理（STAP）这几种适用于多通道接收动目标检测处理的方法,比较了它们各自的优缺点并对适用性作出分析。通过对地面动目标最小可检测速度（MDV）的分析,得出了双通道（天线）接收GMTI处理的MDV要比单通道的MDV小4倍的结论。第三章研究机载三通道SAR/GMTI在“广域GMTI”和“同时SAR/GMTI”模式下的信号处理方法。对处理过程中的ADPCA最佳权值的计算、通道间的相位补偿和杂波对消、信号的相参积累、动目标多普勒频率的估计、CFAR检测、动目标定位、径向速度估计、性能分析等环节进行了详细论述,对部分环节提出了符合工程应用的近似简化,并对近似引起的误差进行了可行性分析。针对影响地杂波对消和动目标定位精度的问题,处理时运用数据预处理、MTD处理和解动目标方位模糊三项关键技术予以解决。提出在杂波对消后采用基于有序统计的VI-CFAR器进行动目标检测,以消除GMTI对消后空间杂波剩余的分布不均匀和多普勒特性各不相同带来的影响。两种动目标检测模式均分别用计算机仿真验证了处理方法的有效性。第四章主要研究SAR/GMTI半实物仿真测试平台的构建方法,推导了仿真用的回波信号模型,用逐点叠加法和二维卷积法分别对点目标和面目标进行仿真;通过对半实物仿真测试平台采集到真实数据的分析,给出了对系统性能评估的内容、步骤、方法和结果。第五章详细、深入的研究了宽带系统I、Q通道校正和通道间幅相均衡校正的处理方法。从对点频信号的镜频分析入手,揭示了宽带线性调频（LFM）信号的镜像频谱具有对称性的特点,为了能有效地观察到线性调频信号的镜像频谱,本文提出了“时域切分”的观点,并据此给出了三种针对宽带雷达镜像处理和评估的方法,即幅度不变校正法、镜像切除法和归一化校正法。针对通道间幅相不均衡给GMTI处理带来不利影响这一棘手问题,论文结合实际多通道接收系统,提出了一套从雷达前端有源相控阵天线内的T/R组件到多通道接收机末级的完整解决方案,通过天线自动校正和通道间接收信号的均衡校正,在实测数据的处理中取得了良好的效果,所提供的通道均衡处理方法对InSAR、多波段SAR、多极化SAR、宽观测带SAR的通道均衡均具有较大的实用价值。第六章主要是处理从试验用三通道机载SAR/GMTI多模战场侦察雷达采集到的实测数据。提出了一种基于改进能量峰值法的多普勒中心估计,其目的是避免受强反射点目标的影响,而导致多普勒中心估计不准。实时处理的多普勒调频率估计则根据不同场景采用子图相关和最大对比度相结合的混合式方法。在SAR成像方面,为适应实时条带成像处理,对RD算法进行了必要的改进;结合试验雷达具有方位向电扫功能的特点,将聚束成像通过解调函数Dechirp处理后转为条带成像,通过增加扫描波位驻留脉冲的方式提高合成孔径时间内的分辨率。在GMTI处理方面,给出了对“同时SAR/GMTI”模式处理后获得三个通道的子图像,通道间对消后的残差子图像,对动目标检测处理中点迹过滤、凝聚和参数估计的方法和准则进行了论述,对合作目标的试验结果进行了定量分析,同时提供了对乡间公路、高速公路和铁路这些典型场景检测到的非合作动目标与SAR图像叠加后的结果。在“广域GMTI”对合作目标的ADPCA处理中,从处理结果观察到通过空间相位差补偿使差波束在和波束的峰点（或接近峰点处）形成凹口,达到了较好抑制地杂波的目的,经检测后形成多帧连续的动目标轨迹。论文的结束语部分,对本文的主要研究工作和结果作了全面总结,给出了一些与本文相关但尚待进一步深入研究的内容。
二、空载SAR发展状况（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、空载SAR发展状况（论文提纲范文）
（2）基于深度学习的SAR车辆目标自动检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 SAR图像目标检测技术研究背景及意义分析 |
| 1.3 国内外发展现状 |
| 1.3.1 合成孔径雷达发展现状 |
| 1.3.2 SAR图像目标检测技术的发展现状 |
| 1.3.3 深度神经网络的发展现状 |
| 1.4 论文研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 |
| 1.4.2 论文章节安排 |
| 第二章 常用SAR图像目标检测算法原理分析 |
| 2.1 CFAR算法 |
| 2.1.1 恒虚警率检测理论基础 |
| 2.1.2 CFAR检测算法原理 |
| 2.2 基于深度学习的目标检测算法 |
| 2.2.1 Faster-RCNN算法 |
| 2.2.2 SSD算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 图像预处理与图像训练库的建立 |
| 3.1 MSTAR实测图像集 |
| 3.2 SAR图像去噪 |
| 3.2.1 相干斑噪声产生原因 |
| 3.2.2 常用相干斑抑制方法研究 |
| 3.2.3 精致Lee滤波算法原理与实验 |
| 3.3 图像预处理 |
| 3.3.1 几何变换 |
| 3.3.2 图像增强 |
| 3.4 图像训练库生成 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于Faster-RCNN算法的改进与优化 |
| 4.1 SAR图像特点分析 |
| 4.2 特征提取网络 |
| 4.2.1 VGG16 模型 |
| 4.2.2 Mobile Net模型 |
| 4.2.3 特征提取网络设计 |
| 4.3 RPN网络 |
| 4.3.1 RPN网络结构 |
| 4.3.2 锚框生成网络优化 |
| 4.3.3 非极大值抑制算法优化 |
| 4.3.4 感兴趣区域矫正 |
| 4.4 全连接层网络 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 改进Faster-RCNN算法实验验证 |
| 5.1 实验设置 |
| 5.2 评价指标 |
| 5.3 预训练模型 |
| 5.4 算法改进实验 |
| 5.4.1 Faster-RCNN网络和SSD网络对比 |
| 5.4.2 特征提取网络改进 |
| 5.4.3 RPN网络改进 |
| 5.4.4 全连接层改进 |
| 5.4.5 去噪对检测性能的影响 |
| 5.4.6 零均值规整化对检测性能的影响 |
| 5.5 优化Faster-RCNN和 SSD算法对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 SAR车辆目标自动检测系统 |
| 6.1 系统开发环境配置 |
| 6.2 系统设计 |
| 6.2.1 可视化界面设计 |
| 6.2.2 系统主程序逻辑设计 |
| 6.3 系统测试 |
| 6.3.1 测试图像库 |
| 6.3.2 系统测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（3）机载SAR性能诊测系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 文章结构安排 |
| 第二章 机载SAR性能诊测系统的关键技术 |
| 2.1 机载SAR性能诊测系统基本原理 |
| 2.1.1 回波模拟 |
| 2.1.2 性能诊测 |
| 2.2 机载SAR性能诊测系统软件平台技术 |
| 2.2.1 微服务架构 |
| 2.2.2 自动化部署技术 |
| 2.3 拥塞控制算法概述 |
| 2.3.1 TCP协议 |
| 2.3.2 TCP拥塞控制 |
| 2.3.3 拥塞控制算法 |
| 2.3.4 评价标准 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 机载SAR性能诊测系统的设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 系统功能分析 |
| 3.1.2 系统性能分析 |
| 3.2 设计开发原则 |
| 3.3 系统硬件平台 |
| 3.3.1 系统硬件组成 |
| 3.3.2 系统硬件通信 |
| 3.4 系统软件技术方案 |
| 3.5 系统服务设计 |
| 3.5.1 网关服务 |
| 3.5.2 服务注册中心 |
| 3.5.3 算法服务 |
| 3.5.4 回波模拟服务 |
| 3.5.5 用户管理服务 |
| 3.5.6 数据管理服务 |
| 3.5.7 文件传输服务 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 拥塞控制算法的改进 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 拥塞避免分析 |
| 4.3 可用带宽估计 |
| 4.3.1 带宽与可用带宽 |
| 4.3.2 可用带宽估计的方法 |
| 4.4 自适应拥塞避免机制 |
| 4.5 改进拥塞控制算法性能分析 |
| 4.5.1 测试环境搭建 |
| 4.5.2 吞吐量分析 |
| 4.5.3 往返时延分析 |
| 4.5.4 数据传输效率分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 机载SAR性能诊测系统的实现与测试 |
| 5.1 机载SAR性能诊测系统的实现 |
| 5.1.1 开发环境 |
| 5.1.2 服务管理实现 |
| 5.1.3 后台服务与客户端交互 |
| 5.1.4 回波模拟实现 |
| 5.1.5 算法服务实现 |
| 5.1.6 数据管理服务实现 |
| 5.2 机载SAR性能诊测系统部署 |
| 5.3 机载SAR性能诊测系统测试 |
| 5.3.1 功能测试 |
| 5.3.2 性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）南极冰川流速估算与典型冰架动态变化监测（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 国内外研究进展 |
| 1.2.1 花杆测量 |
| 1.2.2 GPS测量 |
| 1.2.3 光学遥感监测 |
| 1.2.4 微波遥感监测 |
| 1.3 论文结构 |
| 1.3.1 研究内容和技术路线 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 研究区与数据 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 使用数据 |
| 2.2.0 Sentinel-1 A/B |
| 2.2.1 ERS-1&2 |
| 2.2.2 南极冰川流速 |
| 2.2.3 南极岩石分布 |
| 2.2.4 南极DEM |
| 2.2.5 南极冰下高程和冰盖厚度 |
| 第三章 方法 |
| 3.1 冰架面积估算方法 |
| 3.2 冰川流速估算方法 |
| 3.2.1 基本原理 |
| 3.2.2 流速提取技术路线 |
| 3.2.3 误差剔除与流速镶嵌技术路线 |
| 第四章 南极冰川流速场 |
| 4.1 误差分析 |
| 4.2 南极冰川流速空间分布 |
| 4.2.1 东南极冰川流速 |
| 4.2.2 西南极冰川流速 |
| 4.2.3 南极半岛冰川流速 |
| 4.3 超大型冰川流速空间分布 |
| 4.3.1 Pine Island冰川流速 |
| 4.3.2 Lambert-Amery冰川系统流速 |
| 4.3.3 Ronne冰架流速 |
| 4.3.4 Larsen系列冰架流速 |
| 第五章 南极典型冰架面积和流速动态变化 |
| 5.1 Pine Island冰架动态变化 |
| 5.2 Larsen-C冰架动态变化 |
| 5.3 Ronne冰架动态变化 |
| 5.4 Amery冰架动态变化 |
| 5.5 Brunt冰架动态变化 |
| 5.6 Cook冰架动态变化 |
| 5.7 Jelbart冰架动态变化 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 附件A |
| 攻读硕士学位期间成果 |
| 致谢 |
（5）单极化合成孔径雷达图像颜色特征编码与分类（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 实验数据 |
| 2 颜色特征编码算法 |
| 2.1 特征提取 |
| 2.2 特征优选 |
| 2.3 颜色特征 |
| 2.4 伪彩图的生成 |
| 2.5 伪彩图实验结果与分析 |
| 2.5.1 伪彩图质量评价标准 |
| 2.5.2 伪彩图结果分析 |
| 3 基于颜色特征编码方法的分类算法 |
| 4 实验结果与分析 |
| 5结语 |
（6）高分辨率机载SAR外定标技术研究及精度分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 SAR系统发展概况 |
| 1.2.1 国外SAR系统发展概况 |
| 1.2.2 国内SAR系统发展概况 |
| 1.3 辐射定标技术发展 |
| 1.3.1 SAR定标技术发展 |
| 1.3.2 天线方向图测量技术发展 |
| 1.4 研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 2 SAR辐射定标基础理论 |
| 2.1 雷达方程 |
| 2.2 SAR辐射定标 |
| 2.3 天线方向图测量 |
| 2.3.1 标准反射器在轨测试 |
| 2.3.2 地面接收机测量 |
| 2.3.3 地面发射机方向测量 |
| 2.3.4 均匀分布目标测量 |
| 2.3.5 测试方法比较 |
| 2.4 点目标脉冲响应能量的提取 |
| 2.4.1 积分法 |
| 2.4.2 峰值法 |
| 2.5 定标常数计算公式 |
| 2.6 辐射定标误差源 |
| 2.7 小结 |
| 3 天线方向图测量 |
| 3.1 基于IDL均匀分布目标在轨测试方法 |
| 3.1.1 天线方向图的测量原理 |
| 3.1.2 天线方向图测量实验步骤 |
| 3.1.3 SAR图像天线方向图测量结果 |
| 3.2 Envi软件天线方向图增益测量 |
| 3.2.1 Envi天线方向图测量实验步骤 |
| 3.2.2 Envi软件天线方向图测量结果 |
| 3.3 实测天线方向图 |
| 3.4 相关性分析 |
| 3.5 SAR天线方向图校正 |
| 3.6 小结 |
| 4 角反射器RCS值仿真 |
| 4.1 RCS |
| 4.1.1 RCS概念 |
| 4.1.2 RCS常用单位 |
| 4.2 FEKO仿真 |
| 4.2.1 FEKO软件简介 |
| 4.2.2 FEKO软件仿真步骤 |
| 4.3 基于FEKO软件的角反射器RCS仿真 |
| 4.3.1 二面角角反射器仿真 |
| 4.3.2 三角锥形角反射器仿真 |
| 4.3.3 扇形角反射器仿真 |
| 4.3.4 正方形角反射器仿真 |
| 4.3.5 角反射器的模拟值与理论值的对比 |
| 4.4 角反射器RCS误差分析 |
| 4.4.1 RCS值缩减量 |
| 4.4.2 角度公差 |
| 4.4.3 不平整度对RCS影响 |
| 4.5 小结 |
| 5 SAR辐射定标实验及精度分析 |
| 5.1 定标场 |
| 5.2 点目标 |
| 5.2.1 角反射器尺寸选择原理 |
| 5.2.2 角反射器材料 |
| 5.2.3 角反射器安装注意事项 |
| 5.2.4 角反射器布设原则 |
| 5.3 Terra SAR-X定标实验 |
| 5.3.1 TerraSAR-X简介 |
| 5.3.2 TerraSAR-X给定的系统参数 |
| 5.3.3 定标场说明 |
| 5.3.4 点目标SCR分析 |
| 5.3.5 定标结果及精度分析 |
| 5.4 机载SAR定标实验 |
| 5.4.1 机载SAR系统参数 |
| 5.4.2 机载SAR实验场地简介 |
| 5.4.3 点目标SCR分析 |
| 5.4.4 定标结果及精度分析 |
| 5.5 小结 |
| 6 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）平流层雷达成像系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 合成孔径雷达概述 |
| 1.2.1 合成孔径雷达简介 |
| 1.2.2 SAR成像技术的特点 |
| 1.3 逆合成孔径雷达概述 |
| 1.3.1 逆合成孔径雷达简介 |
| 1.3.2 ISAR成像技术的特点 |
| 1.4 平流层雷达系统 |
| 1.4.1 平流层简介 |
| 1.4.2 平流层雷达系统 |
| 1.5 国内外SAR以及ISAR发展历程和发展趋势 |
| 1.5.1 国外SAR以及ISAR发展历程 |
| 1.5.2 国内SAR以及ISAR的发展 |
| 1.5.3 SAR与ISAR发展趋势 |
| 第二章 成像原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SAR成像原理分析 |
| 2.2.1 SAR成像几何模型 |
| 2.2.2 空间分辨率 |
| 2.2.3 合成孔径技术 |
| 2.2.4 脉冲压缩技术 |
| 2.2.5 SAR的工作方式 |
| 2.3 ISAR成像原理分析 |
| 2.3.1 逆合成孔径雷达转台成像原理 |
| 2.3.2 逆合成孔径雷达运动补偿 |
| 2.3.3 方位成像处理 |
| 第三章 平流层ISAR成像中关键技术的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 包络对齐算法 |
| 3.2.1 相邻包络相关法及其改进算法 |
| 3.2.2 包络最小熵法 |
| 3.2.3 仿真结果 |
| 3.3 相位补偿算法 |
| 3.3.1 引言 |
| 3.3.2 特显点法 |
| 3.3.3 多普勒中心跟踪法 |
| 3.3.4 相位梯度自聚焦算法(PGA) |
| 3.3.5 仿真成像结果 |
| 3.4 含有微动目标的运动补偿算法 |
| 3.4.1 旋转微多普勒信号分析 |
| 3.4.2 基于不变矩的微动成分分离原理 |
| 3.4.3 算法步骤 |
| 3.4.4 仿真结果 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 平流层SAR成像中关键技术的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 聚束SAR基本成像算法 |
| 4.2.1 极坐标格式算法(PFA) |
| 4.2.2 距离徙动算法(RMA) |
| 4.2.3 Chirp Scaling算法(CSA) |
| 4.2.4 三种算法的对比 |
| 4.3 MNLCS算法 |
| 4.3.1 平流层SAR系统 |
| 4.3.2 NLCS算法理论 |
| 4.3.3 改进的NLCS算法 |
| 4.4 仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 准静止状态下平流层雷达成像技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 平流层雷达运动补偿研究 |
| 5.2.1 运动补偿分析 |
| 5.2.2 基于调频斜率估计的运动补偿 |
| 5.2.3 相位梯度自聚焦算法 |
| 5.2.4 仿真结果 |
| 5.3 平流层平台运动对ISAR成像的影响 |
| 5.3.1 平台位移对ISAR成像影响的理论分析 |
| 5.3.2 基于包络相关法的参数估计 |
| 5.3.3 基于最小熵法的参数估计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 需要进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文 |
（8）临近空间斜视SAR成像算法及运动补偿研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 合成孔径雷达概述 |
| 1.3 合成孔径雷达成像模式简介 |
| 1.4 合成孔径雷达成像技术特点 |
| 1.5 国内外SAR研究现状和发展趋势 |
| 1.5.1 国外SAR研究状况 |
| 1.5.2 国内SAR研究状况 |
| 1.5.3 SAR发展趋势 |
| 1.6 主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 临近空间斜视SAR成像模型 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 临近空间平台系统 |
| 2.2.1 临近空间简介 |
| 2.2.2 临近空间雷达系统 |
| 2.3 斜视SAR成像原理 |
| 2.3.1 斜视SAR成像几何模型 |
| 2.3.2 工作方式 |
| 2.3.3 空间分辨率 |
| 2.3.4 合成孔径技术 |
| 2.3.5 脉冲压缩技术 |
| 2.3.6 斜视SAR回波信号特殊性分析 |
| 2.4 SAR图像质量评估指标 |
| 2.4.1 空间分辨率 |
| 2.4.2 峰值旁瓣比 |
| 2.4.3 积分旁瓣比 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 临近空间斜视SAR成像算法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 二次距离压缩成像算法 |
| 3.3 改进的子孔径二次距离压缩算法 |
| 3.3.1 子孔径划分必要性分析 |
| 3.3.2 SSRC算法及关键技术 |
| 3.3.3 SSRC算法仿真与分析 |
| 3.4 本章小节 |
| 第四章 临近空间斜视SAR子孔径运动补偿技术 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 临近空间斜视SAR运动补偿研究 |
| 4.2.1 运动补偿分析 |
| 4.2.2 基于调频斜率估计的运动补偿 |
| 4.3 相位梯度自聚焦算法 |
| 4.3.1 在斜视SAR运动补偿中的应用 |
| 4.3.2 算法仿真与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（9）SAR图像配准及变化检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 SAR 图像配准及变化检测的特点 |
| 1.2.1 SAR 近年来的发展情况 |
| 1.2.2 SAR 图像配准 |
| 1.2.3 SAR 图像变化检测 |
| 1.3 作者的主要工作及论文的结构安排 |
| 第二章 基于地理坐标及轨道参数的星载 SAR 图像配准 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于地理信息的 ALOS PALSAR 图像配准 |
| 2.3 利用卫星轨道信息估计干涉基线 |
| 2.3.1 基于卫星轨道曲线拟合的卫星位置估计方法 |
| 2.3.2 基于卫星轨道曲线拟合的基线估计方法 |
| 2.4 基于干涉基线估计的图像配准 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于区域特征的 SAR 图像配准 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SAR 图像中均匀闭合区域特征 |
| 3.3 基于 Frost 滤波和区域生长的 SAR 图像均匀区域提取方法 |
| 3.3.1 基于像元灰度信息的区域生长 |
| 3.3.2 Frost 滤波与区域生长结合的均匀区域提取方法 |
| 3.3.3 实验结果 |
| 3.4 基于活动轮廓模型的 SAR 图像区域提取方法 |
| 3.4.1 活动轮廓模型原理 |
| 3.4.2 混合加权活动轮廓模型 |
| 3.4.3 实验结果 |
| 3.5 基于封闭区域特征的图像配准 |
| 3.5.1 基于闭合区域质心的图像配准 |
| 3.5.2 基于多边形拟合和几何哈希理论的图像配准 |
| 3.5.3 基于残差数据的配准精度分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 SAR 图像变化检测量及阈值选择方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 常见 SAR 图像变化检测算子及其比较分析 |
| 4.2.1 差异数据的获取 |
| 4.2.2 SAR 图像差值检测量和比值检测量比较 |
| 4.3 常见阈值选取方法及实验对比分析 |
| 4.3.1 经典阈值分割算法 |
| 4.3.2 实验数据 |
| 4.3.3 实验结果 |
| 4.4 基于似然比检验和相邻灰度直方图比阈值法的变化检测方法 |
| 4.4.1 基于 SAR 图像统计特征的变化检测算子 |
| 4.4.2 基于相邻灰度直方图比的阈值自动选择算法 |
| 4.4.3 实验结果分析 |
| 4.5 基于马尔可夫随机场的变化检测算法 |
| 4.5.1 LOG-CDM |
| 4.5.2 LLI-CDM |
| 4.5.3 基于马尔可夫随机场的变化检测量融合方法 |
| 4.5.4 实验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 变化检测技术在可移动目标检测中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于变化检测技术的固定场景机动目标检测 |
| 5.2.1 基于变化检测技术的机场内飞机目标检测 |
| 5.2.2 基于变化检测技术的港口内舰船目标检测 |
| 5.3 基于变化检测技术的可移动目标鉴别 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 进一步研究的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录 A Frost 滤波器 |
| 附录 B ROEWA 算子 |
| 附录 C SAR 强度图像概率分布 |
（10）多相位中心接收SAR/GMTI技术研究（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 机载SAR/MTI 的发展史 |
| 1.3 动目标检测的基本问题 |
| 1.4 论文创新点及内容安排 |
| 第2章 机载MTI 处理技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 DPCA 法 |
| 2.2.1 DPCA 的实现方式 |
| 2.2.2 和差波束形成原理 |
| 2.2.3 二单元ADPCA |
| 2.2.4 和差波束ADPCA |
| 2.2.5 和差波束双延迟ADPCA |
| 2.3 ATI 法 |
| 2.4 CSI 法 |
| 2.5 STAP 法 |
| 2.5.1 最优STAP |
| 2.5.2 空时二维Capon 法 |
| 2.5.3 先空时自适应后滤波处理 |
| 2.5.4 功率倒置处理 |
| 2.5.4 和差波束自适应处理 |
| 2.5.5 局域联合处理法 |
| 2.6 处理方法的适用性 |
| 2.7 MDV 分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 多相位中心接收动目标检测技术 |
| 3.1 几何模型 |
| 3.2 信号产生 |
| 3.3 广域GMTI 处理 |
| 3.3.1 和差波束形成 |
| 3.3.2 ADPCA 处理 |
| 3.3.3 CFAR 检测 |
| 3.3.4 动目标定位 |
| 3.3.5 径向速度估计 |
| 3.3.6 性能分析 |
| 3.3.7 计算机仿真 |
| 3.4 同时SAR/GMTI 处理 |
| 3.4.1 数据预处理 |
| 3.4.2 MTD 处理 |
| 3.4.3 解动目标方位模糊 |
| 3.4.4 计算机仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 半实物仿真测试平台的构建 |
| 4.1 半实物仿真平台 |
| 4.2 回波信号的数学模型 |
| 4.3 信号仿真的方法 |
| 4.3.1 逐点叠加法 |
| 4.3.2 二维卷积法 |
| 4.4 仿真结果 |
| 4.4.1 点目标仿真 |
| 4.4.2 面目标仿真 |
| 4.5 半实物仿真系统实例及数据分析 |
| 4.5.1 通道主波信号的提取 |
| 4.5.2 SAR 通道信号分析 |
| 4.5.3 MTI 通道信号分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 通道校正与通道均衡技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 幅相误差产生的镜像 |
| 5.2.1 点频信号的镜像 |
| 5.2.2 线性调频信号的镜像 |
| 5.3 幅度不变校正法 |
| 5.3.1 处理步骤 |
| 5.3.2 仿真结果 |
| 5.4 镜像切除法 |
| 5.5 归一化校正法 |
| 5.6 通道均衡的系统设计及相关技术 |
| 5.6.1 天线自动诊断测试 |
| 5.6.2 天线自动校正 |
| 5.6.3 自动校正的结果 |
| 5.7 通道间的信号均衡技术 |
| 5.8 实测数据的均衡处理 |
| 5.9 本章小结 |
| 第6章 SAR/GMTI 实测数据处理 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于改进能量峰值法的多普勒中心估计 |
| 6.3 多普勒调频率估计 |
| 6.3.1 子图相关法 |
| 6.3.2 最大对比度法 |
| 6.4 条带SAR 成像 |
| 6.5 聚束SAR 成像 |
| 6.6 同时SAR/GMTI |
| 6.6.1 子图像成像 |
| 6.6.2 残差子图像生成 |
| 6.6.3 动目标点迹凝聚 |
| 6.6.4 试验结果分析 |
| 6.7 广域GMTI |
| 6.8 本章小结 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读博士期间（合作）发表和完成的论文 |
| 攻读博士期间参加的科研项目与活动 |
四、空载SAR发展状况（论文参考文献）
- [1]基于深度学习的SAR舰船目标检测算法研究[D]. 丁小玮. 哈尔滨工程大学, 2021
- [2]基于深度学习的SAR车辆目标自动检测算法研究[D]. 孔梦瑶. 石家庄铁道大学, 2021(01)
- [3]机载SAR性能诊测系统设计与实现[D]. 罗星林. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]南极冰川流速估算与典型冰架动态变化监测[D]. 赵家锐. 南京大学, 2020(02)
- [5]单极化合成孔径雷达图像颜色特征编码与分类[J]. 邓旭,徐新,董浩. 计算机应用, 2018(07)
- [6]高分辨率机载SAR外定标技术研究及精度分析[D]. 郑晨. 西安科技大学, 2015(02)
- [7]平流层雷达成像系统关键技术研究[D]. 齐兆群. 北京邮电大学, 2014(05)
- [8]临近空间斜视SAR成像算法及运动补偿研究[D]. 孙怡. 北京邮电大学, 2014(04)
- [9]SAR图像配准及变化检测技术研究[D]. 熊博莅. 国防科学技术大学, 2012(04)
- [10]多相位中心接收SAR/GMTI技术研究[D]. 张绪锦. 南京航空航天大学, 2009(04)