基于逆合成孔径雷达的空中目标的三维重构算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状与分析 | 第11-14页 |
| 1.3.1 ISAR成像技术的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 ISAR三维重构技术发展的概述 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要研究内容与结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 ISAR成像的基本原理 | 第15-26页 |
| 2.1 转台成像模型 | 第15-17页 |
| 2.2 转台模型的基本成像原理 | 第17-19页 |
| 2.3 运动补偿算法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 平动补偿原理和基本方法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 包络对齐的相邻相关回波法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 包络对齐的最小熵法 | 第21-22页 |
| 2.3.4 平动补偿中的相位矫正 | 第22-23页 |
| 2.4 仿真结果分析 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 目标的横向定标和匹配追踪 | 第26-45页 |
| 3.1 横向定标介绍 | 第26-29页 |
| 3.2 基于尺度空间的特征点提取方法 | 第29-34页 |
| 3.2.1 尺度空间理论和高斯金字塔的构建 | 第29-31页 |
| 3.2.2 空间极值点的检测 | 第31-32页 |
| 3.2.3 空间极值点的精确定位 | 第32-34页 |
| 3.3 基于Harris算子的角点检测算法 | 第34-36页 |
| 3.3.1 Harris角点检测原理介绍 | 第34-35页 |
| 3.3.2 自适应的角点检测 | 第35-36页 |
| 3.4 ISAR图像的特征点匹配 | 第36-38页 |
| 3.5 仿真验证和分析 | 第38-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于ISAR图像序列的三维重构 | 第45-59页 |
| 4.1 因子分解理论 | 第45-49页 |
| 4.1.1 因子分解算法测量矩阵 | 第45-46页 |
| 4.1.2 ISAR三维重构的横向定标问题 | 第46-48页 |
| 4.1.3 重构约束条件 | 第48-49页 |
| 4.2 目标形状矩阵的获得 | 第49-50页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第50-56页 |
| 4.3.1 简易模型的三维重构 | 第50-52页 |
| 4.3.2 飞机模型和实测数据的三维重构 | 第52-56页 |
| 4.4 误差分析 | 第56-58页 |
| 4.4.1 重构误差分析 | 第56-57页 |
| 4.4.2 模型的重构误差分析 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
