摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第1章 绪论 | 第8-17页 |
1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
1.2 国内外研究现状 | 第9-16页 |
1.2.1 合成孔径激光雷达研究进展 | 第9-12页 |
1.2.2 非相干合成孔径激光雷达研究背景及发展现状 | 第12-14页 |
1.2.3 合成孔径算法综述 | 第14-15页 |
1.2.4 压缩感知的研究现状 | 第15-16页 |
1.3 论文主要研究内容 | 第16-17页 |
第2章 非相干合成孔径激光雷达基本原理与算法 | 第17-33页 |
2.1 非相干合成孔径激光雷达的基本原理 | 第17-21页 |
2.1.1 非相干合成孔径激光雷达的探测模型 | 第17-19页 |
2.1.2 非相干合成孔径激光雷达的分辨率 | 第19-20页 |
2.1.3 非相干合成孔径激光雷达的采样角度限制 | 第20-21页 |
2.2 非相干合成孔径激光雷达成像算法 | 第21-25页 |
2.2.1 非相干合成孔径激光雷达重建模型 | 第21-23页 |
2.2.2 反投影算法 | 第23页 |
2.2.3 滤波反投影算法 | 第23-24页 |
2.2.4 代数迭代算法 | 第24-25页 |
2.3 重建算法的仿真与分析 | 第25-30页 |
2.3.1 算法成像质量评价标准 | 第25-26页 |
2.3.2 非相干合成孔径激光雷达重建算法的仿真 | 第26-28页 |
2.3.3 非相干合成孔径激光雷达算法性能的分析 | 第28-30页 |
2.4 基于多路径探测的改进方法 | 第30-32页 |
2.4.1 多路径探测的工作方式 | 第30-31页 |
2.4.2 多路径探测的仿真及分析 | 第31-32页 |
2.5 本章小结 | 第32-33页 |
第3章 基于压缩感知的最优化求解算法 | 第33-47页 |
3.1 压缩感知的基本理论 | 第33-36页 |
3.1.1 信号的稀疏性表示 | 第33-34页 |
3.1.2 观测矩阵的构造 | 第34-35页 |
3.1.3 待测信号的重建 | 第35-36页 |
3.2 压缩感知重建算法 | 第36-39页 |
3.2.1 GPSR算法 | 第36-37页 |
3.2.2 POCS-TV算法 | 第37-39页 |
3.3 压缩感知框架下的非相干合成孔径激光雷达成像 | 第39-46页 |
3.3.1 GPSR算法的仿真及优化 | 第39-44页 |
3.3.2 POCS-TV算法的仿真及分析 | 第44-46页 |
3.4 本章小结 | 第46-47页 |
第4章 适用于直线探测模式的成像模型及算法研究 | 第47-59页 |
4.1 基于纵向稀疏的成像模型 | 第47-51页 |
4.1.1 纵向稀疏成像模型的建立 | 第47-48页 |
4.1.2 纵向稀疏成像模型的仿真及分析 | 第48-51页 |
4.2 ART约束的压缩感知成像 | 第51-53页 |
4.3 基于ART辅助的压缩感知成像算法 | 第53-58页 |
4.3.1 算法的基本描述 | 第53-55页 |
4.3.2 算法的仿真及分析 | 第55-58页 |
4.4 本章小结 | 第58-59页 |
结论 | 第59-61页 |
参考文献 | 第61-65页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第65-67页 |
致谢 | 第67页 |