| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第18-38页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第18-19页 |
| 1.2 FMCW SAR国内外研究现状 | 第19-34页 |
| 1.2.1 MORSE-中尺度海洋雷达信号特征试验 | 第19-20页 |
| 1.2.2 小型无人机(UAV)载FMCW SAR | 第20-29页 |
| 1.2.3 德国超宽带FMCW SAR系统 | 第29-31页 |
| 1.2.4 日本积雪场掩埋物探测 | 第31页 |
| 1.2.5 西班牙巴塞罗那D3大学单航过干涉FMCW SAR | 第31-32页 |
| 1.2.6 国内FMCW SAR系统 | 第32-34页 |
| 1.3 连续波体制与脉冲体制雷达的区别 | 第34-35页 |
| 1.3.1 连续波雷达相比脉冲雷达的优势 | 第34页 |
| 1.3.2 连续波雷达相比脉冲雷达的不足 | 第34-35页 |
| 1.4 FMCW SAR发展趋势 | 第35页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第35-38页 |
| 2 FMCW SAR回波信号分析 | 第38-60页 |
| 2.1 引言 | 第38-39页 |
| 2.2 Dechirp处理 | 第39-42页 |
| 2.2.1 脉冲SAR Dechirp处理 | 第40-41页 |
| 2.2.2 FMCW SAR Dechirp处理 | 第41-42页 |
| 2.3 Dechirp处理对FMCW SAR信号的影响分析 | 第42-45页 |
| 2.3.1 接收机带宽 | 第42-43页 |
| 2.3.2 距离向成像分辨率与处理增益 | 第43-45页 |
| 2.4 FMCW SAR回波信号建模与分析 | 第45-57页 |
| 2.4.1 FMCW SAR斜距模型 | 第45-47页 |
| 2.4.2 FMCW SAR回波建模与仿真 | 第47-50页 |
| 2.4.3 FMCW SAR Dechirp信号等效模型 | 第50-53页 |
| 2.4.4 FMCW SAR多普勒畸变的影响 | 第53-57页 |
| 2.5 常用SAR成像算法于FMCW SAR的应用 | 第57-58页 |
| 2.6 小结 | 第58-60页 |
| 3 FMCW SAR距离多普勒成像算法 | 第60-78页 |
| 3.1 传统距离多普勒成像算法 | 第60-64页 |
| 3.2 FMCW体制下成像面临的主要问题 | 第64-65页 |
| 3.3 改进的距离多普勒算法 | 第65-72页 |
| 3.3.1 距离向处理 | 第67页 |
| 3.3.2 距离徙动校正 | 第67-69页 |
| 3.3.3 RVP去除 | 第69-71页 |
| 3.3.4 方位向处理 | 第71-72页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第72-77页 |
| 3.5 小结 | 第77-78页 |
| 4 FMCW SAR频率变标成像算法 | 第78-96页 |
| 4.1 频率变标实现RCMC原理 | 第78-80页 |
| 4.1.1 信号的距离多普勒域一般形式 | 第78-79页 |
| 4.1.2 RCM校正原理 | 第79-80页 |
| 4.2 频率变标函数的推导 | 第80-84页 |
| 4.3 FMCW SAR频率变标算法实现 | 第84-89页 |
| 4.3.1 频率变标的过程解释 | 第88-89页 |
| 4.4 仿真结果与分析 | 第89-94页 |
| 4.5 小结 | 第94-96页 |
| 5 FMCW SAR系统方案与实现研究 | 第96-112页 |
| 5.1 SAR原理验证 | 第96-103页 |
| 5.1.1 室外标准散射体成像实验 | 第96-101页 |
| 5.1.2 分辨率分析 | 第101-103页 |
| 5.2 FMCW SAR系统方案与实现 | 第103-108页 |
| 5.2.1 系统组成与原理 | 第103-108页 |
| 5.3 FMCW SAR校飞试验 | 第108-111页 |
| 5.4 小结 | 第111-112页 |
| 6 FMCW SAR极化成像与信息提取 | 第112-158页 |
| 6.1 波极化的表征 | 第112-116页 |
| 6.2 极化信息的描述与提取方法 | 第116-129页 |
| 6.2.1 Sinclair散射矩阵 | 第117-119页 |
| 6.2.2 相干矩阵与协方差矩阵 | 第119-123页 |
| 6.2.3 典型目标散射矩阵 | 第123-124页 |
| 6.2.4 相干与非相干分解 | 第124-129页 |
| 6.3 基于模型的极化特征提取 | 第129-143页 |
| 6.3.1 Freeman-Durden三分量分解 | 第129-134页 |
| 6.3.2 Yamaguchi四分量分解 | 第134-137页 |
| 6.3.3 非负特征值分解 | 第137-142页 |
| 6.3.4 基于模型的分解存在的问题 | 第142-143页 |
| 6.4 自适应的基于模型的极化特征提取 | 第143-155页 |
| 6.4.1 一般的散射机制 | 第144页 |
| 6.4.2 分解主体 | 第144-147页 |
| 6.4.2.1 未知数提取 | 第145-146页 |
| 6.4.2.2 确定主导散射机制 | 第146-147页 |
| 6.4.3 分解优化 | 第147-149页 |
| 6.4.4 分解结果对比分析 | 第149-155页 |
| 6.4.4.1 AIRSAR数据分解结果比较 | 第149-153页 |
| 6.4.4.2 E-SAR数据分解结果比较 | 第153-155页 |
| 6.5 小结 | 第155-158页 |
| 7 结论与展望 | 第158-162页 |
| 7.1 全文总结及主要创新内容 | 第158-160页 |
| 7.2 研究展望 | 第160-162页 |
| 参考文献 | 第162-170页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第170-172页 |
| 致谢 | 第172-173页 |
