摘要 | 第5-8页 |
ABSTRACT | 第8-11页 |
符号对照表 | 第14-16页 |
缩略语对照表 | 第16-20页 |
第一章 绪论 | 第20-38页 |
1.1 研究背景和意义 | 第20-21页 |
1.2 InSAR技术的国内外发展概况 | 第21-32页 |
1.2.1 SAR/InSAR系统的国内外发展概况 | 第21-27页 |
1.2.2 单基线PU的国内外发展概况 | 第27-28页 |
1.2.3 多基线PU的国内外发展概况 | 第28-30页 |
1.2.4 多基线SAR层析技术的国内外发展概况 | 第30-32页 |
1.3 多基线InSAR的基本原理 | 第32-33页 |
1.4 本文内容安排 | 第33-38页 |
第二章 L~1+L~∞范数的多基线相位解缠绕方法 | 第38-50页 |
2.1 引言 | 第38-39页 |
2.2 整数规划等价于线性规划的条件 | 第39-40页 |
2.3 传统的L~1范数多基线相位解缠绕算法 | 第40-42页 |
2.4 L~1+L~∞范数多基线相位解缠绕算法 | 第42-44页 |
2.5 算法性能分析 | 第44-48页 |
2.6 本章小结 | 第48-50页 |
第三章 L~∞+L~1范数的多基线相位解缠绕方法 | 第50-54页 |
3.1 引言 | 第50页 |
3.2 L~∞+L~1范数多基线相位解缠绕方法 | 第50-52页 |
3.3 算法性能分析 | 第52页 |
3.4 本章小结 | 第52-54页 |
第四章 基于聚类分析的鲁棒的多基线相位解缠绕算法 | 第54-68页 |
4.1 引言 | 第54-55页 |
4.2 CA算法及其局限性 | 第55-58页 |
4.3 鲁棒的聚类分析方法 | 第58-61页 |
4.3.1 基于密度信息的聚类分析方法 | 第58-60页 |
4.3.2 关键参数的确定 | 第60-61页 |
4.3.3 时间复杂度分析 | 第61页 |
4.4 基于聚类分析的鲁棒的多基线相位解缠绕算法 | 第61页 |
4.5 算法性能分析 | 第61-67页 |
4.6 本章小结 | 第67-68页 |
第五章 改进的聚类分析算法 | 第68-74页 |
5.1 引言 | 第68-69页 |
5.2 改进的基于密度的聚类方法 | 第69-70页 |
5.3 改进算法的性能分析 | 第70-71页 |
5.4 本章小结 | 第71-74页 |
第六章 结论和展望 | 第74-78页 |
6.1 研究结论 | 第74-76页 |
6.2 研究展望 | 第76-78页 |
参考文献 | 第78-90页 |
致谢 | 第90-94页 |
作者简介 | 第94页 |