基于压缩感知技术的SAR原始回波数据压缩方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题来源及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外在该方向上的研究现状及分析 | 第9-11页 |
| ·课题的主要研究内容及论文结构 | 第11-13页 |
| 第2章 SAR原始回波特性以及数据压缩理论基础 | 第13-26页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·合成孔径雷达原理 | 第13-15页 |
| ·合成孔径雷达原始回波特性 | 第15-20页 |
| ·回波信号统计特性 | 第15-17页 |
| ·回波信号频谱特性 | 第17-19页 |
| ·波信号相关特性 | 第19-20页 |
| ·数据压缩理论基础 | 第20-25页 |
| ·率失真函数 | 第20-22页 |
| ·量化与编码 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 SAR原始回波数据压缩传统实现方法 | 第26-35页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·分块自适应量化编码方法 | 第26-29页 |
| ·分块自适应量化编码原理 | 第26-28页 |
| ·分块自适应量化编码算法流程 | 第28-29页 |
| ·基于小波变换的SAR原始回波数据压缩 | 第29-34页 |
| ·SAR原始信号小波分解 | 第31-32页 |
| ·SAR原始信号小波分解系数分布特点 | 第32页 |
| ·基于小波变换的SAR原始数据压缩实现方案 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于CS理论的SAR原始回波数据压缩 | 第35-48页 |
| ·压缩感知理论基本原理 | 第35-41页 |
| ·信号的稀疏分解 | 第36-37页 |
| ·观测值的获取 | 第37-38页 |
| ·稀疏信号恢复 | 第38-41页 |
| ·SAR信号可压缩性理论分析 | 第41-43页 |
| ·基于CS理论的SAR原始回波数据压缩 | 第43-47页 |
| ·基于CS理论的SAR原始回波数据压缩总框架 | 第44页 |
| ·测量编码模型 | 第44-45页 |
| ·解码重构模型 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 SAR原始回波数据压缩实验结果及其分析 | 第48-63页 |
| ·SAR原始回波数据压缩算法的分析 | 第48-50页 |
| ·SAR原始回波数据压缩实验结果分析方法 | 第48页 |
| ·压缩结果评价及评价参数选择 | 第48-50页 |
| ·传统方法用于SAR原始回波数据压缩的结果 | 第50-55页 |
| ·分块自适应量化编码算法压缩结果 | 第50-52页 |
| ·基于小波变换的SAR原始回波数据压缩结果 | 第52-55页 |
| ·基于CS理论的SAR原始回波数据压缩结果 | 第55-59页 |
| ·仿真的点目标压缩感知实验结果 | 第55-57页 |
| ·实测SAR回波数据实验结果 | 第57-59页 |
| ·各种算法间的比较 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
