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基于空频分解的时间反演成像算法及其应用研究

摘要第6-8页
Abstract第8-10页
第1章 绪论第14-24页
    1.1 研究背景和意义第14-18页
    1.2 国内外研究现状第18-22页
    1.3 论文的主要工作和研究内容第22-24页
第2章 时间反演理论分析第24-38页
    2.1 时间反演的理论基础第24-29页
        2.1.1 波动方程及时间反演解释第25-26页
        2.1.2 矢量位第26-27页
        2.1.3 时谐场波动方程第27-28页
        2.1.4 源点与接收点的互易性第28-29页
    2.2 格林函数互易性第29-30页
        2.2.1 波动方程的格林函数解第29-30页
        2.2.2 格林函数的互易性第30页
    2.3 时间反演腔及其空时聚焦特性第30-35页
        2.3.1 前向传输阶段第30-32页
        2.3.2 时间反演阶段第32页
        2.3.3 聚焦成像阶段第32-35页
    2.4 子空间的基本理论第35-37页
    2.5 本章小结第37-38页
第3章 基于空空分解的时间反演成像算法第38-54页
    3.1 全时域时间反演算子分解法第38-45页
        3.1.1 全时域TD-DORT成像算法第38-41页
        3.1.2 全时域TD-DORT方法成像结果及分析第41-45页
    3.2 时间反演算子分解法(DORT)抗噪声性能分析第45-48页
    3.3 时间反演多信号分类法(TR-MUSIC)抗噪声性能分析第48-52页
    3.4 本章小结第52-54页
第4章 空频分解及时间反演成像第54-96页
    4.1 基于空空分解的时间反演成像算法的局限性第54-55页
    4.2 基于空频分解的时间反演成像分析第55-62页
        4.2.1 SF-MDM矩阵及矩阵的空频分解第55-58页
        4.2.2 SF-DORT成像算法分析第58-61页
        4.2.3 SF-MUSIC成像算法分析第61-62页
    4.3 基于空频分解的时间反演成像数值验证第62-78页
        4.3.1 基于空频分解的时间反演算法对单目标成像数值验证第62-68页
        4.3.2 基于空频分解的时间反演算法对多目标成像数值验证第68-78页
    4.4 基于完全数据的空频分解时间反演算法第78-81页
        4.4.1 基于完全数据的空频分解时间反演算法分析第78-80页
        4.4.2 基于完全数据的空频分解时间反演算法数值验证第80-81页
    4.5 基于空频分解时间反演算法抗噪声性能分析第81-93页
        4.5.1 SF-DORT算法抗噪声性能分析第81-84页
        4.5.2 FD-SF-DORT算法抗噪声性能分析第84-87页
        4.5.3 SF-MUSIC算法抗噪声性能分析第87-93页
        4.5.4 FD-SF-MUSIC算法抗噪声性能分析第93页
    4.6 本章小结第93-96页
第5章 基于空频分解的时间反演算法应用研究第96-140页
    5.1 基于空频分解的时间反演算法在色散媒质中的应用研究第96-108页
        5.1.1 色散媒质概念及其FDTD建模第96-97页
        5.1.2 色散媒质的补偿技术研究第97-99页
        5.1.3 基于空频分解的时间反演算法对地下目标的成像研究第99-108页
        5.1.4 结论第108页
    5.2 基于空谱分解的时间反演算法在随机媒质中的应用研究第108-122页
        5.2.1 传统空空成像方法在随机媒质中成像局限性第108-109页
        5.2.2 随机媒质建模及问题设置第109-110页
        5.2.3 随机媒质中单个目标成像性能研究第110-116页
        5.2.4 随机媒质中多个目标成像性能研究第116-121页
        5.2.5 结论第121-122页
    5.3 基于空谱分解的时间反演算法在强背景散射体环境中的应用研究第122-133页
        5.3.1 时间反演自适应干扰消除技术第122-127页
        5.3.2 基于自适应干扰消除技术的空频分解时间反演成像第127-133页
    5.4 基于空谱分解的功率合成技术研究第133-138页
    5.5 本章小结第138-140页
第6章 总结与展望第140-143页
    6.1 本文工作总结第140-141页
    6.2 研究展望第141-143页
致谢第143-144页
参考文献第144-154页
攻读博士学位期间发表的论文及承担的科研项目第154-155页

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