基于航海雷达的动态环境下海面风场反演方法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要工作及章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 海面风场反演基础理论 | 第16-31页 |
| 2.1 最小二乘法理论及应用 | 第16-21页 |
| 2.1.1 最小二乘法基本理论 | 第16-18页 |
| 2.1.2 最小二乘法线性回归应用 | 第18-21页 |
| 2.2 图像处理技术 | 第21-28页 |
| 2.2.1 图像的插值 | 第21-24页 |
| 2.2.2 图像的去噪 | 第24-28页 |
| 2.3 图像分析技术 | 第28-30页 |
| 2.3.1 图像的分割 | 第28-29页 |
| 2.3.2 图像的描述 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 航海雷达图像的模拟 | 第31-45页 |
| 3.1 基础知识 | 第31-34页 |
| 3.1.1 风浪与涌浪 | 第31-32页 |
| 3.1.2 雷达后向散射模型 | 第32-34页 |
| 3.2 海浪的模拟 | 第34-37页 |
| 3.2.1 Longuet-Higgins模型 | 第34-36页 |
| 3.2.2 海流的加入 | 第36-37页 |
| 3.3 雷达回波成像理论 | 第37-42页 |
| 3.3.1 雷达天线的旋转 | 第37-38页 |
| 3.3.2 阴影调制 | 第38-40页 |
| 3.3.3 倾斜调制 | 第40-41页 |
| 3.3.4 雷达噪声的加入 | 第41-42页 |
| 3.4 动态环境下雷达图像的模拟 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于最小二乘法和图像匹配的风场反演方法 | 第45-68页 |
| 4.1 基于岸基或近海雷达的海面风场反演方法 | 第45-55页 |
| 4.1.1 基于光流运动的海面风场反演算法 | 第45-51页 |
| 4.1.2 基于梯度和BP神经网络的风场反演算法 | 第51-55页 |
| 4.2 基于最小二乘法的风速反演方法 | 第55-57页 |
| 4.3 基于图像匹配的风向反演方法 | 第57-67页 |
| 4.3.1 图像的存储 | 第58-61页 |
| 4.3.2 风向反演的实现 | 第61-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 基于模拟雷达图像风场反演仿真及分析 | 第68-73页 |
| 5.1 基于最小二乘法的风速反演结果及分析 | 第68-70页 |
| 5.2 基于图像匹配的风向反演结果及分析 | 第70-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
