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城区复杂场景高分辨率SAR层析成像研究

论文创新点第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
目录第10-13页
第一章 绪论第13-27页
    1.1 研究背景与意义第13-15页
    1.2 国内外发展现状第15-24页
        1.2.1 星载合成孔径雷达发展现状第15-21页
        1.2.2 SAR层析成像发展现状第21-23页
        1.2.3 压缩感知SAR层析成像的发展现状第23-24页
    1.3 本文的研究内容第24-26页
    1.4 论文组织结构第26-27页
第二章 高分辨率SAR层析成像理论第27-44页
    2.1 合成孔径雷达成像原理第27-29页
    2.2 城区高分辨率SAR图像特征第29-33页
    2.3 SAR层析成像技术基本原理第33-36页
    2.4 SAR层析成像处理流程第36-40页
        2.4.1 干涉处理第36-38页
        2.4.2 相位校正第38页
        2.4.3 后向散射剖面重建第38-39页
        2.4.4 模型选择第39-40页
    2.5 SAR层析成像算法综述第40-43页
        2.5.1 谱估计法第40-43页
        2.5.2 后向投影法第43页
    2.6 本章小结第43-44页
第三章 基于奇异值分解的SAR层析成像第44-72页
    3.1 奇异值分解法及截断奇异值法第44-46页
    3.2 基于低通滤波的奇异值分解法第46-49页
        3.2.1 理想低通滤波器第46-47页
        3.2.2 切比雪夫(Chebyshev)和巴特沃斯滤波器第47-48页
        3.2.3 基于巴特沃斯(Butterworth)滤波器的奇异值分解第48-49页
    3.3 本文实验数据概述第49-52页
    3.4 奇异值分解仿真分析第52-58页
        3.4.1 柏林数据仿真第52-54页
        3.4.2 拉斯维加斯数据集仿真第54-56页
        3.4.3 上海数据仿真第56-58页
    3.5 基于BSVD法的TerraSAR-X数据实例第58-71页
        3.5.1 柏林Debis大厦第58-63页
        3.5.2 拉斯维加斯Wynn酒店第63-65页
        3.5.3 上海正大五道口广场第65-68页
        3.5.4 上海鼎园小区第68-71页
    3.6 本章小结第71-72页
第四章 基于压缩感知的SAR层析成像第72-94页
    4.1 压缩感知理论第72-74页
    4.2 基于压缩感知的SAR层析成像第74-75页
    4.3 基追踪法第75-76页
    4.4 双步迭代收缩阈值法第76-77页
    4.5 压缩感知仿真分析第77-83页
        4.5.1 柏林数据仿真第77-79页
        4.5.2 拉斯维加斯数据集仿真第79-81页
        4.5.3 上海数据集仿真第81-82页
        4.5.4 仿真层析效率分析第82-83页
    4.6 基于压缩感知的TerraSAR-X数据实例第83-93页
        4.6.1 柏林Park Inn酒店第83-86页
        4.6.2 柏林渔人岛第86-89页
        4.6.3 上海Skyway Pullman酒店第89-91页
        4.6.4 真实数据层析成像计算效率分析第91-93页
    4.7 本章小结第93-94页
第五章 差分SAR层析成像研究第94-112页
    5.1 差分SAR层析成像原理概述第94-95页
    5.2 差分SAR层析成像方法第95-96页
    5.3 差分SAR层析成像仿真分析第96-99页
        5.3.1 柏林仿真数据分析第97页
        5.3.2 拉斯维加斯仿真数据分析第97-98页
        5.3.3 上海仿真数据分析第98-99页
    5.4 差分SAR层析成像实例第99-111页
        5.4.1 柏林渔人岛第99-105页
        5.4.2 拉斯维加斯Wynn酒店第105-111页
    5.5 本章小结第111-112页
第六章 总结与展望第112-115页
    6.1 全文总结第112页
    6.2 研究展望第112-115页
参考文献第115-128页
攻博期间发表的论文第128-130页
    1. 期刊论文第128页
    2. 会议论文第128-130页
攻博期间参加的科研项目第130-131页
致谢第131-132页

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