| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 缩略词 | 第20-21页 |
| 第1章 绪论 | 第21-33页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第21-23页 |
| 1.1.1 海洋盐度和土壤湿度遥测的意义 | 第21-22页 |
| 1.1.2 被动微波遥感的特点与意义 | 第22-23页 |
| 1.1.3 L波段微波辐射计探测的意义 | 第23页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第23-29页 |
| 1.2.1 星载微波辐射计的发展现状 | 第23-27页 |
| 1.2.2 L波段辐射计的发展现状及发展趋势 | 第27-29页 |
| 1.3 课题的提出与意义 | 第29-31页 |
| 1.4 论文的主要内容及贡献 | 第31-33页 |
| 第2章 一维综合孔径微波辐射计技术 | 第33-59页 |
| 2.1 引言 | 第33页 |
| 2.2 辐射测量基本理论 | 第33-35页 |
| 2.3 辐射计技术与测量原理 | 第35-41页 |
| 2.3.1 微波辐射计技术 | 第35-38页 |
| 2.3.2 综合孔径辐射计测量原理 | 第38-41页 |
| 2.3.2.1 经典的可见度函数方程 | 第38-40页 |
| 2.3.2.2 Corbella方程表示的可见度函数 | 第40-41页 |
| 2.4 一维综合孔径辐射计成像算法 | 第41-45页 |
| 2.4.1 快速傅里叶变换算法 | 第42页 |
| 2.4.2 G矩阵模型法 | 第42-45页 |
| 2.5 一维综合孔径辐射计天线阵的排布算法 | 第45-52页 |
| 2.5.1 一维稀疏天线阵排布算法的理论基础 | 第46-49页 |
| 2.5.2 稀疏天线阵排布算法的应用 | 第49-52页 |
| 2.6 一维综合孔径辐射计系统的主要性能指标 | 第52-58页 |
| 2.6.1 灵敏度 | 第52-54页 |
| 2.6.2 无混叠视场 | 第54-56页 |
| 2.6.3 空间分辨率 | 第56-58页 |
| 2.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 第3章 一维综合孔径辐射计成像误差的研究 | 第59-99页 |
| 3.1 引言 | 第59页 |
| 3.2 一维综合孔径辐射计系统的成像误差 | 第59-64页 |
| 3.2.1 研究背景 | 第59-60页 |
| 3.2.2 研究方法的论证 | 第60-62页 |
| 3.2.3 成像误差的定义 | 第62-64页 |
| 3.2.4 成像误差项的概述 | 第64页 |
| 3.3 吉布斯误差的分析与抑制 | 第64-82页 |
| 3.3.1 吉布斯误差的分析 | 第64-65页 |
| 3.3.2 传统的吉布斯误差抑制方法 | 第65-67页 |
| 3.3.3 基于基线优化的吉布斯误差抑制方法 | 第67-77页 |
| 3.3.3.1 最短基线参数对成像误差的影响 | 第67-71页 |
| 3.3.3.2 最长基线参数对成像误差的影响 | 第71-74页 |
| 3.3.3.3 基线优化方法在实际系统设计中的应用 | 第74-77页 |
| 3.3.4 基于Clean的吉布斯误差抑制算法 | 第77-82页 |
| 3.3.4.1 Clean算法的理论基础 | 第77-79页 |
| 3.3.4.2 基于Clean的吉布斯误差校正算法的实现步骤 | 第79-80页 |
| 3.3.4.3 基于Clean的吉布斯误差校正算法的仿真实验验证 | 第80-82页 |
| 3.4 视场混叠引入成像误差的分析与校正 | 第82-87页 |
| 3.4.1 视场混叠引入成像误差的分析 | 第82-84页 |
| 3.4.2 混叠误差校正算法的理论基础 | 第84-86页 |
| 3.4.3 混叠误差校正算法的实现步骤 | 第86页 |
| 3.4.4 混叠误差校正算法的仿真实验验证 | 第86-87页 |
| 3.5 天线误差的分析与校正 | 第87-97页 |
| 3.5.1 方向图不确定性引入成像误差的分析 | 第87-89页 |
| 3.5.2 方向图旁瓣恶化的校正算法 | 第89-95页 |
| 3.5.2.1 方向图旁瓣恶化的问题分析 | 第89-90页 |
| 3.5.2.2 G矩阵模型法 | 第90-92页 |
| 3.5.2.3 G矩阵修正法 | 第92-95页 |
| 3.5.3 方向图不一致性引入成像误差的分析 | 第95-97页 |
| 3.6 本章小结 | 第97-99页 |
| 第4章 一维综合孔径辐射计整体定标算法的研究 | 第99-119页 |
| 4.1 引言 | 第99页 |
| 4.2 一维综合孔径辐射计系统定标的总结 | 第99-101页 |
| 4.2.1 综合孔径辐射计系统定标的总结 | 第99-100页 |
| 4.2.2 综合孔径辐射计外定标算法的总结 | 第100-101页 |
| 4.3 平坦目标转换算法(FTT) | 第101-108页 |
| 4.3.1 FTT算法的理论基础 | 第101-105页 |
| 4.3.1.1 平坦目标响应 | 第102-103页 |
| 4.3.1.2 FTT算法的参考亮温 | 第103-104页 |
| 4.3.1.3 FTT算法的亮温重建 | 第104-105页 |
| 4.3.2 FTT算法的实现步骤 | 第105页 |
| 4.3.3 FTT算法的的参考亮温 | 第105-107页 |
| 4.3.4 FTT 算法的仿真实验 | 第107-108页 |
| 4.4 参考目标转换算法(RTT) | 第108-118页 |
| 4.4.1 RTT算法的研究意义 | 第108-109页 |
| 4.4.2 RTT算法的理论基础 | 第109-111页 |
| 4.4.3 RTT算法的实现步骤 | 第111-112页 |
| 4.4.4 RTT 算法的仿真实验 | 第112-114页 |
| 4.4.5 RTT算法定标精度影响因子的评估 | 第114-118页 |
| 4.4.5.1 参考场景的选取对RTT定标精度的影响 | 第114-116页 |
| 4.4.5.2 参考场景的建模准确度对RTT定标精度的影响 | 第116-117页 |
| 4.3.5.3 RTT参考场景选取研究的小结 | 第117-118页 |
| 4.5 本章小结 | 第118-119页 |
| 第5章 一维综合孔径辐射计仿真系统构建及其应用 | 第119-141页 |
| 5.1 引言 | 第119页 |
| 5.2 L波段一维综合孔径辐射计仿真任务框架 | 第119-123页 |
| 5.2.1 L波段辐射计系统的功能模块 | 第119-121页 |
| 5.2.2 L波段辐射计的仿真任务框架 | 第121-123页 |
| 5.3 仿真系统构建方法 | 第123-132页 |
| 5.3.1 仿真流程概述 | 第123页 |
| 5.3.2 目标场景建模 | 第123-127页 |
| 5.3.2.1 海面亮温的建模 | 第124-125页 |
| 5.3.2.2 目标场景亮温建模流程 | 第125-127页 |
| 5.3.3 辐射计系统观测过程的仿真 | 第127-130页 |
| 5.3.4 亮温图像反演 | 第130-132页 |
| 5.3.5 小结 | 第132页 |
| 5.4 仿真系统的应用 | 第132-139页 |
| 5.4.1 评估辐射计系统的成像质量 | 第132-133页 |
| 5.4.2 轨道建模与成像投影 | 第133-135页 |
| 5.4.3 评估外部误差源的影响 | 第135-137页 |
| 5.4.4 仿真系统的主界面 | 第137-139页 |
| 5.5 仿真系统的延伸 | 第139-140页 |
| 5.6 本章小结 | 第140-141页 |
| 第6章 总结和展望 | 第141-145页 |
| 6.1 论文总结 | 第141-143页 |
| 6.2 研究展望 | 第143-145页 |
| 参考文献 | 第145-151页 |
| 致谢 | 第151-152页 |
| 作者攻读博士学位期间发表的论文及专利 | 第152-153页 |
