一、干涉合成孔径雷达成像技术研究（论文文献综述）
赵立欣[1]（2021）在《大视场三维微变监测雷达处理方法研究》文中研究表明地基微变监测雷达在边坡滑坡、人工建筑物微小形变监测领域已经得到了广泛的应用,但受制于二维雷达图像的几何畸变问题,无法实现对高陡边坡等地形复杂区域的形变监测。地基微变监测雷达三维成像能够从根本上消除二维雷达图像的几何畸变问题,在近年来得到广泛的研究。在微变监测方面,差分干涉技术在边坡等的微变监测领域得到了广泛应用;但由于其重访周期较长,在形变速度较快目标的微变监测方面,出现严重的相位缠绕问题,导致解缠错误甚至无法监测。针对大视场监测需要,建立了地基球面孔径微变监测雷达观测模型,提出了一种地基球面孔径雷达三维快速成像方法,并通过偏置相位中心天线技术和沿迹干涉技术实现了对形变速度较快目标的微变监测,具体研究工作如下:1.针对地基球面孔径微变监测雷达观测模型,建立了考虑天线空间角约束的三维雷达回波模型,推导了天线波束宽度与目标照射范围的数量关系,并分析了该模型下的采样准则和三维分辨率。2.针对传统后向投影算法运算量大的问题,建立了非线性距离历程模型,通过斜距的泰勒展开,推导了方位向和俯仰向的距离补偿因子;同时引入误差控制机制,提出了球面孔径分区域相位迭代成像方法,在保证成像质量的前提下,通过采用距离补偿因子递进式求解距离历程的方法,将距离历程求解时的根指数运算转换为加法和乘法运算,提高了算法效率。3.针对运动速度较快目标的形变监测问题,建立了双通道GB-SAR模型,分析了该模型下的最大可监测速度,并通过偏置相位中心天线技术和沿迹干涉技术实现了地基微变监测雷达对形变速度较快目标的微变监测。
吴悦[2]（2021）在《干涉SAR精细化成像方法研究》文中认为干涉合成孔径雷达（In SAR）技术是在合成孔径雷达（SAR）的基础上利用两幅或多幅复图像处理得到目标场景的干涉相位,并结合测量平台与目标地形间的几何关系反演得到目标地形高程。目前In SAR测量技术在军事、民生领域得到巨大发展,随着干涉合成孔径雷达技术的飞速发展,高分辨、大幅宽、分布式、多模式的In SAR测量技术已经成为最新的干涉测量技术发展趋势。本文针对高分辨、高保相In SAR成像算法展开研究,主要创新点和改进工作如下:1.研究基于频域后像投影的高精度高保相In SAR成像算法。本文将后向投影思想应用到波数域,提出了基于频域后向投影In SAR成像算法。该算法利用后向投影的思想消除由目标与测量平台相对运动造成的耦合。相较于传统频域成像算法,该算法在距离徙动矫正及延迟相位补偿的过程中,分别引入定位系统及IMU位置信息和平台轨迹信息并进行点对点的精准相位补偿,得到高分辨高保相的效果。相较于时域后向投影算法,该算法避免了在每个方位向对目标场景的逐点计算,提高了成像效率。理论推导、仿真实验、实测数据验证了该算法的有效性。2.研究曲面辅助的高精度高保相In SAR成像算法。本文研究曲面辅助的In SAR成像算法,将曲面空间作为时域后向投影的投影空间进行成像。相较于平面投影的In SAR成像算法,该方法能够降低起伏地形带来的影响,矫正地形畸变,减少干涉条纹,降低相位展开难度。本文建立曲面辅助In SAR成像算法的几何模型,并利用仿真及实测数据验证该算法的有效性。3.研究基于压缩感知的In SAR成像算法。随着样本量的降低,直接利用稀疏重构算法重构In SAR数据,由于In SAR复图像不具有稀疏性,重构结果难以满足高保相的In SAR成像算法的需求。本文研究幅相分离压缩感知In SAR成像算法,该算法分别利用稀疏重构算法和最小二乘法处理得到目标的幅值相位信息。相较于直接稀疏重构,该算法能够提高In SAR数据中相位精度,为基于压缩感知的In SAR成像处理研究提供理论基础。理论推导、仿真实验、实测数据验证了该算法的有效性。
王浩[3]（2021）在《视频合成孔径雷达目标干涉测量方法研究》文中进行了进一步梳理随着科学技术进步和器件制造工艺的提升,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）技术日渐成熟,同时视频SAR技术开始出现人们的视野中,吸引着越来越多的关注与研究。视频SAR具备高帧率、高分辨率的独特优势,而太赫兹视频SAR不仅具备了视频SAR的优势,同时还具有低延时的特性,在一些实时性较强的场景下具有独特的优势。本文主要结合视频SAR的高帧率成像和干涉测量技术,针对视频SAR干涉测量的方法展开研究,主要工作如下:（1）提出适用于视频SAR的圆周聚束干涉测量模型。首先分析传统干涉合成孔径雷达（Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR）的测量模型,推导高程反演公式。然后根据视频SAR的成像模式,寻找传统InSAR与视频SAR干涉测量的主要区别,建立聚束模式干涉测量模型,并根据聚束干涉测量模型推导目标高程反演公式,提出适用于视频SAR的干涉测量流程。（2）视频SAR目标高程信息反演研究。首先分根据视频SAR干涉测量系统的高程反演公式,从理论上分析影响高程反演精度的主要因素,推导视频SAR干涉相位误差的主要来源,并通过仿真验证。其次,根据视频SAR干涉测量流程,对视频SAR干涉测量流程中的关键步骤进行仿真验证。然后,在理论上分析传统配准方法的局限性以及数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）产生畸变的原因,并给出DEM畸变矫正方法,最终得到目标区域的地形信息。最后,根据视频SAR干涉测量流程,提出了一种目标三维定位方法,并通过惯导数据验证三维定位的精度。（3）视频SAR干涉测量多孔径数据融合方法。首先根据视频SAR高帧率成像的优势,依据视频SAR多孔径数据提出了一种基于置信区间的数据筛选方法。然后从理论上分析相邻子孔径图像进行干涉测量的可行性,给出相邻子孔径进行干涉测量的临界条件和干涉测量流程。最后利用多组高程反演结果,通过数据融合的方式提高高程反演的精度,并通过仿真实验进行验证。
崔苑斌[4]（2021）在《星载干涉合成孔径雷达系统测高性能分析及软件设计》文中提出近年来,星载干涉合成孔径雷达技术不断发展,它们在人们的生产生活中的应用越来越广泛,不论是在农业生产、生物量监测,还是地形勘测、灾害监测等领域都有着无可比拟的优势。而星载干涉合成孔径雷达系统的性能分析则是搭建合适的星载干涉合成孔径雷达系统的重要前提。本课题以星载干涉合成孔径雷达系统的性能分析软件设计为主要研究方向,所作的工作包括以下几方面:1.介绍了干涉合成孔径雷达的基本原理,推导了基于地球曲率的干涉合成孔径雷达模型,分析了其系统的性能参数,并详细探讨了相关参数的误差分类以及对最终性能的影响。2.根据星载干涉合成孔径雷达的基本原理,研究合适干涉合成孔径雷达模型与卫星轨道模型,再进一步设计出合适的算法,结合面向对象编程思想设计出具有灵活性与实用性的星载干涉合成孔径雷达系统性能分析软件,可以对星载干涉合成孔径雷达系统运行过程的参数进行多种分析运算。3.利用搭建的星载干涉合成孔径雷达系统性能分析软件对新型的P波段合成孔径雷达卫星BIOMASS进行分析,寻找合适多卫星编队干涉合成孔径雷达系统方案,并对其预期性能进行运算模拟,包括基本参数的分析与两种编队构型下运行周期内的性能变化,对比了它们相对重复轨道星载干涉合成孔径雷达系统的性能。通过以上的工作,研究设计了一款干涉合成孔径雷达系统性能分析软件,可以进行高效分析辅助设计的干涉合成孔径雷达系统,并提出了适合BIOMASS的多卫星编队干涉合成孔径雷达系统参考方案。
钱方明[5]（2020）在《微波干涉测绘卫星干涉定标关键技术研究》文中研究表明分布式微波干涉测绘卫星是以多颗满足一定编队构形的卫星为平台,以合成孔径雷达和高精度星间相对状态测量设备等为有效载荷,具备全天时、全天候获取雷达干涉影像数据,快速测制全球数字表面模型、数字雷达正射影像等测绘产品能力的卫星系统,也可称为分布式In SAR测绘卫星。干涉定标是地面系统的重要组成部分,其任务是在地面定标场控制信息支持下,采用适当的算法解算影响系统定位精度关键参数与其真值的偏差,从而达到消除系统误差,提高数据产品精度的目的。本文对微波干涉测绘卫星干涉定标涉及的关键技术进行了深入研究,重点对基线定标场范围计算、地面点到像点坐标求解、大气延迟计算、通道延迟定标、单景数据基线定标模型、近远波位联合基线定标模型、控制点布设（选取）策略等问题进行了研究,研制了工程化的干涉定标软件。论文的主要工作和创新点如下:1.介绍了天绘二号技术体制和主要性能设计指标,通过分析干涉定标的主要误差源及误差性质,确定定标参数,论述了干涉定标原理、干涉相位获取方法、In SAR定位模型、干涉定标流程、定标器设计。研究了定标场设计方案,明确了基线定标场基本要求,提出了基于卫星轨道和雷达参数的基线定标场范围计算方法,用于微波干涉测绘卫星基线定标场选址。2.提出了双基成像模式下地面点到像点坐标求解模型,主影像地面点到像点求解精度优于1个像素,辅影像地面点到像点求解精度优于2个像素,该模型求解精度较高,且适用于不同地形类别情况下的地面点到像点求解。3.提出了映射函数法和射线描迹法相结合的大气延迟计算模型,利用中国四个站点上的对流层探空数据和电离层垂测数据得到模型精度为优于0.62m。斜距校正后,从地面点预测像点坐标（物方到像方）精度和系统地面定位（像方到物方）精度两个方面来验证,达到了预期效果。该模型适用于计算星载SAR/In SAR系统的大气延迟值。4.提出了基于辅雷达距离改化方程和多普勒方程的单景数据基线定标模型,该模型基于地面控制点,采用最小二乘迭代解算基线各个轴向误差,定标精度达到毫米级,适用于定标场面积较小（一景数据覆盖面积）情况下基线定标。5.提出了改进的近远波位联合基线定标模型,通过建立局部主雷达天线相位中心坐标系,简化模型解算过程,根据控制点布设策略,在近波位近距端和远波位远距端布设控制点,以提高定标精度。该模型定标精度比单景数据定标模型高,适用于定标场面积较大（大于等于近远波位覆盖面积）情况下基线定标。6.提出了控制点布设（选取）策略,根据基线定标实际上是利用多个地面控制点交会出基线矢量,以及增大交会角可提高交会精度的原理,给出了控制点布设策略,即在近、远距端两侧布设控制点方式,与均匀布设控制点方式相比,能显着提高定标精度和稳健性。为了解决天绘二号卫星干涉定标问题,开展了相关技术研究,并直接用于该卫星地面系统建设,也为后续微波干涉测绘卫星干涉定标奠定了基础。
姜文[6]（2020）在《机载多通道SAR运动目标检测与成像算法研究》文中研究说明合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）,作为主动式微波遥感设备,具有全天时、全天候的对地观测能力。SAR成像算法通过对静止目标的回波信号进行距离向和方位向的二维匹配滤波处理,来获得聚焦的SAR图像。但在实际应用中,往往运动目标更具有价值和意义。无论在军事应用领域还是民事应用领域,对运动目标检测和聚焦成像都是十分必要的。机载单通道SAR运动目标处理系统,虽然结构简单、成本较低,但是难以抑制杂波,对淹没在杂波之内的运动目标没有处理能力。机载多通道SAR系统的发展,为多通道SAR运动目标信号处理提供了可能。而且,机载多通道SAR系统可以根据任务需要灵活组装,不仅可以构建沿航向多通道和跨航向多通道,还可以将两者结合起来,构成二维分布的基线,为运动目标处理提供了更多空域自由度,有利于运动目标检测和成像。因此,多通道SAR运动目标处理系统已成为未来的发展趋势。SAR动目标处理技术发展的同时,运动目标的类型也在不断变化。通常,SAR处理的运动目标是只具有二维速度的地面运动目标。但是,随着低空飞行器的普及和高机动目标的出现,运动目标具有了三维速度,甚至三维加速度。因此,针对三维运动目标的SAR检测和成像算法也是值得研究的。本论文围绕机载多通道SAR运动目标检测与成像处理过程中遇到的一系列实际问题,展开相关研究,主要创新点如下:（1）针对实际顺轨干涉SAR数据中存在的干涉相位误差问题,本文建立了几何模型,详细分析了载机姿态误差对顺轨干涉相位的影响。本文提出了一种顺轨干涉相位校正算法,该算法不依赖载机运动参数和外部数据,而是通过合理的分块和适当的迭代对顺轨干涉相位进行校正,校正后的顺轨干涉相位符合顺轨干涉相位分布规律,有利于运动目标的检测。通过仿真实验验证了算法的有效性,并且结合实际SAR数据与已有算法进行了对比分析,体现了该算法的先进性。（2）针对运动目标的三维速度对SAR成像影响的问题,本文建立了“径向-方位向-法向”坐标系下的机载SAR三维运动目标成像模型,分别分析了运动目标的三个速度分量对SAR成像结果的影响。径向速度通过多普勒模糊对SAR成像产生影响,方位向速度和法向速度通过改变多普勒调频率对SAR成像产生影响。本文给出了三个速度分量对SAR成像影响的数学表达式,结合仿真实验,对理论模型进行了验证,为三维运动目标的后续研究提供了理论基础。（3）针对三维运动目标的法向速度无法估计的问题,本文构建了一种“L型”基线的机载多通道SAR系统,提出了一种运动目标方位向速度和法向速度的联合估计算法。该算法在距离-多普勒域提取各个通道的运动目标数据,进行共轭相乘并提取相位,利用线性拟合得到一阶项系数,然后,根据该系数可以同时估计出运动目标的方位向速度和法向速度。该算法的优势在于,在距离-多普勒域处理运动目标数据,可以避免了多通道SAR图像之间的配准过程,提高运算效率;并且,该算法对信噪比、信号提取长度要求较低,具有较好的鲁棒性和稳定性。通过仿真实验和对比实验对该算法进行了验证和分析。（4）针对三维运动目标的处理问题,本文提出了一套完整的机载多通道SAR三维运动目标处理系统,包括多通道运动目标检测、运动目标三维速度估计以及运动目标成像等处理过程。其中,运动目标三维速度估计算法将多普勒解模糊算法和方位向与法向速度联合估计算法进行结合,可以对运动目标的三维速度进行估计,不受多普勒模糊的影响。通过仿真实验和真实数据,验证了该系统的有效性。本论文依托中科院空天院的微波成像国家重点实验室,利用现有的机载SAR系统和丰富的SAR真实数据,针对实际科研过程中遇到的问题开展研究,取得了良好效果,为今后进一步的研究奠定了基础。
苟继松[7]（2020）在《顾及高程相关大气效应改正的InSAR滑坡早期识别》文中研究指明滑坡是一种危害极为严重的地质灾害。川西地区多为高山峡谷,地形起伏较大、地质环境复杂。导致滑坡地质灾害发育,诱发因素多,严重威胁当地人民群众的生命财产安全和经济发展,因此对川西地区进行滑坡早期识别和监测是十分必要的。InSAR作为一种先进的空间对地监测手段,具有较高的时空分辨率和监测精度。这种方法可以有效地监测研究对象的面状时空变化,在大范围形变监测上具有极大的优势,已被广泛应用到地质灾害防治监测。InSAR技术在滑坡监测方面具有精度高、覆盖范围广与不受天气影响等特点,但是,在地形复杂、气象环境多变的川西山区,InSAR技术的监测精度受到很大的挑战。其中,与高程相关的大气效应是影响InSAR观测精度的主要原因之一。本文以川西地区国道G317汶川-理县段作为重点研究区域,利用顾及高程相关大气效应改正的SBAS-InSAR（small baseline subsets Interferometric Synthetic Aperture Radar）技术对潜在滑坡灾害点进行早期识别,高程相关的大气效应被明显削弱,提高了监测精度。主要研究内容与成果如下:（1）与高程相关的大气改正。由于研究区域地形陡峭、气象复杂多变,InSAR监测结果存在明显的与高程相关的大气干扰。本文为了削弱高程相关大气效应,提高监测精度,基于时间高通/空间低通滤波法、线性模型改正法、外部数据法（GACOS）三种不同大气改正方法进行高程相关大气效应改正,分析了不同改正方法对解缠结果与形变速率结果的改正效果,获取研究区域最佳大气改正结果。（2）利用覆盖川西地区国道G317汶川-理县段地区的Sentinel-1数据,时间跨度一年,采用顾及高程相关大气效应改正的SBAS-InSAR技术进行了滑坡早期识别,共识别出了11处明显崩滑地质灾害点,获取了灾害点的年平均形变速率与形变时序结果,结合气象数据分析了其时空形变特征。此外,根据光学遥感数据提取滑坡区域的地形和地貌信息,结合变形信息进行了滑坡体的风险分析。（3）基于顾及高程相关大气效应改正的形变结果对西山村进行重点滑坡形变分析,验证了GACOS对高程相关大气效应改正的可靠性。利用经过大气改正的升降轨数据形变解算结果,对西山村滑坡进行了二维形变分解,获取了沿坡方向与垂直方向的形变结果,分析了西山村滑坡在监测时段内的真实形变特征及其形变原因。
王思佳[8]（2020）在《基于Sentinel-1A的2015年皮山地震同震及震后形变研究》文中研究指明地震是一种振动的具体表征,由于地壳能量快速发展并且释放而形成,常常引起山体滑坡、崩塌、人工建筑及设施的毁坏,威胁人类家园,形成严重的次生灾害,造成难以估计的财产损失。因此,地震预测和防御研究成为当今世界研究的热门之一。地震后通常会引起地表形变,这是一种与地震孕育发展和爆发有关的地壳形变的现象,人们通过遥感、GPS和GIS相结合手段对其进行时间域和空间域上的综合监测,期望解读灾害形变信息来探寻地震的奥秘。In SAR技术具备范围广、全天时、高精度高等特点,成为有效的监测地震地壳形变的技术方法之一。我国青藏高原北缘地壳形变剧烈、地震灾害频发,本文以地域作为研究区域,利用In SAR技术对2015年MW6.4新疆皮山地震进行监测,分析该区域同震和震后形变结果,基于弹性均匀半空间矩形位错理论,反演震源机制参数,分析驱动同震和震后形变可能的成因机理,为进一步了解与西昆仑山有关的碰撞活动和今后可能发生的地震灾害提供依据。本文取得的主要研究内容和结论如下:1.基于Sentinel-1A卫星的升轨和降轨两种视角的影像数据,利用D-In SAR技术处理SAR影像,获得了升降轨模式下的视线向同震形变场。结果表明:升轨形变场具有两个椭圆形变中心,呈现较为对称的蝴蝶状,最大LOS向位移为10.6cm,最小视线向位移为-6.2cm。降轨形变场呈现一个明显的、非对称的椭圆形变,视线向位移最大值达10.8cm,最小值达-5cm。通过分析两者模式的形变场特征,推断雷达监测到的视线向形变为断层上盘区域,朝东北方向抬升,上盘西南侧的雷达视线向沉降可能由于逆冲断层滑脱造成;覆盖沙漠的东北区域为断层下盘,该区域干涉影像严重失相干,无法获得下盘形变。升降轨的变形剖面变化趋势较为一致,进一步表明此次地震的破裂性质以逆倾滑动为主。2.反演震源机制参数和同震精细滑动分布,结果表明:反演得到的震中位置为（78.05°E,37.56°N）;断层滑动存在一个主滑动中心,主要滑动集中在沿断层倾向方向20?30km处,断层面上的平均滑动量为0.24m。在沿断层倾向深度25km处的最大滑动量约为0.88m;当用于计算地震矩的剪切模量为3.0×1010Pa时,则地震矩M0=6.02×1018,约为矩震级Mw6.5。3.基于从2015/07/18至2017/05/08时间段的13景Sentinel-1A卫星降轨数据,利用SBAS-In SAR技术获取了研究区震后雷达视线向年平均形变速率和以2015/07/18为起始日期的时序视线向累积形变。结果表明:断层上盘的视线向形变速率变化在正值区间,范围为8?43mm/a;最大视线向形变速率45mm/a和最小视线向形变速率-36mm/a均在断层下盘东北侧的沙漠区域。截至2017年5月8日震中区域的视线向形变量主要介于10?43mm之间;A点的时序累积形变曲线符合震后余滑驱动的形变特征,B点的时序累积形变曲线符合震后余滑与粘弹性松弛共同作用的形变特征。由此推断,皮山地震震后的近场形变主要由震后余滑驱动,远场形变可能受到震后余滑和粘弹性松弛驱动以及孔隙弹性回弹的三者共同影响。
胡怡洁[9]（2020）在《舰载雷达对运动目标三维ISAR成像算法研究》文中研究说明舰载雷达是一种可以远距离获取非合作运动目标高分辨率图像的雷达。距离向分辨率来源于雷达发射的宽带信号,方位向分辨率来源于雷达与目标间相对运动产生的多普勒带宽。随着雷达成像技术的发展,雷达二维图像已经无法满足某些特定应用的需求,对雷达三维图像的需求不断增加。舰载雷达随海浪进行三维的摆动,对运动目标进行成像时,其回波信号存在着高阶相位项,这些高阶相位项存在着目标高度向的信息。若采用传统的ISAR成像算法,不仅会出现图像散焦问题,而且无法提取回波信号高阶相位项的信息。本文围绕着如何对舰载雷达回波信号的高阶相位信号进行处理以提高其成像分辨率进行了研究,主要内容如下:1.ISAR成像大多采用时频分析算法,常规的时频分析算法无法兼顾计算效率、参数估计分辨率,以及多分量线性调频信号解耦合的问题。本文提出了一种改进的分数阶傅里叶变换时频分析算法。先利用短时傅里叶变换进行粗估计,短时傅里叶变换虽然分辨率较低,但是计算速度快,可以快速划定精估计的估计范围。再利用分数阶傅里叶变换进行精估计,分数阶傅里叶变换解决了多分量线性调频信号在时频平面存在耦合项的问题,但是在寻找最优变换阶次时所采用的二维搜索算法计算量巨大,通过粗估计,可以有效缩小二维搜索范围。通过模拟实验说明此算法有效提高了计算效率和估计精度。2.传统舰载雷达三维ISAR成像采用干涉技术,干涉技术不仅无法消除舰载雷达回波信号的高阶相位项,而且需要两个雷达同时对目标进行成像。本文采用了一种基于单发射和单接收舰载雷达对运动目标进行三维ISAR成像算法。通过三维摆动模型,模拟舰载雷达随海浪进行的复杂运动,根据雷达坐标与目标坐标矢量关系推导,得到回波信号高阶相位项参数与目标散射点三维坐标之间的函数关系,结合时频分析算法和窄带雷达测量数据,可以实现目标散射点的三维重构。通过仿真实验说明了此算法的有效性和实用性。3.舰载雷达随海浪进行复杂摆动,不同成像时间段其图像分辨率不同,需要根据实际成像需求来选择最优成像时间段进行成像。本文采用了基于图像质量函数的最优成像时间段选取算法,兼顾方位向分辨率、高度向分辨率和重构精度来选择最优成像时间段,通过调整加权系数的大小,来满足不同场景需要。
杨建宇[10]（2019）在《雷达对地成像技术多向演化趋势与规律分析》文中研究表明该文从成像结果表征、孔径流形、信号通道、系统形态、观测方向、处理方法、实现机理、目标识别等方面剖析了雷达对地成像技术的多向演化态势,并试图从宏观的视角和大的时间尺度,分析和认识雷达对地成像技术发展的内外因素和发展规律,推演预测未来发展方向,以期为把握雷达对地成像技术发展的时代脉络和宏观趋势、契合需求和引领创新、推动发展和促进应用,提供另类的观察视角和思维方式。
二、干涉合成孔径雷达成像技术研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、干涉合成孔径雷达成像技术研究（论文提纲范文）
（1）大视场三维微变监测雷达处理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微变监测雷达三维成像 |
| 1.2.2 微变监测雷达形变监测 |
| 1.3 研究思路与结构安排 |
| 1.4 论文主要贡献与创新点 |
| 第二章 大视场三维成像基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 球面孔径三维微变监测雷达模型 |
| 2.2.1 球面孔径几何 |
| 2.2.2 信号回波模型 |
| 2.3 成像算法分析 |
| 2.3.1 解线频调处理 |
| 2.3.2 成像算法 |
| 2.3.3 采样准则及分辨率 |
| 2.4 数值仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 球面孔径分区域相位迭代成像方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 距离补偿因子与距离计算误差 |
| 3.2.1 非线性距离补偿因子 |
| 3.2.2 距离误差分析 |
| 3.3 相位补偿方法 |
| 3.3.1 球坐标系下的距离信息相位 |
| 3.3.2 直角坐标系下的距离信息相位 |
| 3.4 分区域相位迭代成像方法 |
| 3.4.1 误差控制机制 |
| 3.4.2 成像方法与运算开销 |
| 3.5 数值仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 双通道地基SAR形变监测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 球面双通道GB-SAR系统 |
| 4.2.1 球面双通道GB-SAR模型 |
| 4.2.2 无模糊可监测速度范围 |
| 4.3 形变监测方法 |
| 4.3.1 双通道DPCA技术 |
| 4.3.2 双通道ATI技术 |
| 4.4 数值仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
| 个人简历 |
（2）干涉SAR精细化成像方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高分辨InSAR |
| 1.2.2 InSAR数据处理 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第二章 InSAR技术基础 |
| 2.1 InSAR成像原理 |
| 2.1.1 成像原理 |
| 2.1.2 处理流程 |
| 2.2 InSAR典型成像算法 |
| 2.2.1 频域成像算法 |
| 2.2.2 时域成像算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于后向投影的InSAR成像方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 FDBP-InSAR成像方法 |
| 3.2.1 FDBP算法原理 |
| 3.2.2 成像算法流程 |
| 3.2.3 保相性分析 |
| 3.2.4 计算复杂度 |
| 3.2.5 实验结果及分析 |
| 3.3 曲面辅助InSAR成像算法 |
| 3.3.1 算法原理 |
| 3.3.2 算法流程 |
| 3.3.3 实验结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于压缩感知的InSAR成像方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 压缩感知理论 |
| 4.3 直接稀疏重构成像方法 |
| 4.3.1 成像模型 |
| 4.3.2 算法原理 |
| 4.3.3 实验结果及分析 |
| 4.4 幅相分离压缩感知成像方法 |
| 4.4.1 算法原理 |
| 4.4.2 算法流程 |
| 4.4.3 实验结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）视频合成孔径雷达目标干涉测量方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 视频SAR技术研究现状 |
| 1.2.2 InSAR技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 基于视频SAR干涉测量基本原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 合成孔径雷达成像原理 |
| 2.3 传统SAR目标高程信息反演原理 |
| 2.4 视频SAR高帧率成像 |
| 2.4.1 视频SAR高帧率成像原理 |
| 2.4.2 视频SAR高帧率成像模式对比 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 视频SAR目标高程信息反演研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 视频SAR目标干涉测量原理 |
| 3.2.1 传统InSAR与视频SAR干涉测量的区别 |
| 3.2.2 视频SAR目标干涉测量模型 |
| 3.2.3 视频SAR目标干涉测量处理流程 |
| 3.3 视频SAR干涉测高精度的影响因素 |
| 3.3.1 雷达波长与基线长度对测高精度的影响 |
| 3.3.2 干涉相位误差对测高精度的影响 |
| 3.4 视频SAR目标干涉测量方法 |
| 3.4.1 InSAR图像配准方法 |
| 3.4.2 InSAR相位解缠方法 |
| 3.4.3 InSAR高程反演及DEM生成 |
| 3.4.4 DEM畸变矫正方法 |
| 3.5 基于视频SAR干涉测量的目标三维定位方法 |
| 3.5.1 视频SAR目标三维定位方法 |
| 3.5.2 视频SAR目标三维定位方法验证 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 视频SAR干涉测量多孔径数据融合方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 视频SAR多孔径数据融合理论分析及流程 |
| 4.3 相邻孔径数据干涉测量方法 |
| 4.4 视频SAR相邻孔径数据融合方法及仿真实验 |
| 4.4.1 视频SAR干涉测量多孔径数据筛选方法验证 |
| 4.4.2 视频SAR相邻子孔径干涉测量方法验证 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻硕期间取得的研究成果 |
（4）星载干涉合成孔径雷达系统测高性能分析及软件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 星载SAR以及InSAR技术的现状与发展 |
| 1.2.1 星载SAR技术的现状与发展 |
| 1.2.2 星载InSAR技术的现状与发展 |
| 1.3 星载SAR以及InSAR分析设计系统技术现状与发展 |
| 1.4 本文的主要研究内容与技术路线 |
| 第二章 星载InSAR基本原理 |
| 2.1 星载InSAR测高原理 |
| 2.2 InSAR数据处理流程 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 星载InSAR系统测高性能分析 |
| 3.1 星载InSAR测高性能的影响因素 |
| 3.2 基于误差传递模型的性能分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 星载InSAR测高性能分析软件设计 |
| 4.1 软件需求与框架设计 |
| 4.2 软件业务层设计 |
| 4.3 软件控制器层设计 |
| 4.4 软件界面层设计 |
| 4.5 基于BIOMASS多卫星编队分析设计 |
| 4.5.1 BIOMASS系统简介 |
| 4.5.2 BIOMASS多卫星编队性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 主要工作总结 |
| 5.2 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（5）微波干涉测绘卫星干涉定标关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 星载InSAR技术发展现状 |
| 1.2.1 星载InSAR系统现状 |
| 1.2.2 干涉定标相关技术现状 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 本文的主要内容及组织结构 |
| 第二章 天绘二号简介与干涉定标理论基础 |
| 2.1 天绘二号技术体制 |
| 2.1.1 干涉基线体制 |
| 2.1.2 卫星编队构型 |
| 2.1.3 雷达收发模式 |
| 2.2 天绘二号主要性能设计指标 |
| 2.3 干涉定标理论基础 |
| 2.3.1 干涉定标原理 |
| 2.3.2 定标参数分析 |
| 2.3.3 干涉相位获取方法 |
| 2.3.4 InSAR定位模型 |
| 2.3.5 干涉定标流程 |
| 2.3.6 定标器设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 定标场方案设计与地面点到像点坐标求解模型 |
| 3.1 基线定标场基本要求 |
| 3.1.1 地形要求 |
| 3.1.2 定标模型要求 |
| 3.2 基线定标场范围计算方法 |
| 3.2.1 同向运行定标情况下定标场范围计算方法 |
| 3.2.2 升、降轨定标情况下定标场范围计算方法 |
| 3.2.3 全波位覆盖区域主要变量计算方法 |
| 3.2.4 定标场范围算例 |
| 3.3 天绘二号定标场概况 |
| 3.4 地面点到像点坐标求解模型 |
| 3.4.1 自发自收模式(主星) |
| 3.4.2 被动接收模式(辅星) |
| 3.4.3 地面点到像点坐标求解试验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 斜距定标 |
| 4.1 斜距测量误差分析 |
| 4.2 大气延迟产生机理与分析 |
| 4.2.1 对流层电磁波延迟 |
| 4.2.2 电离层电磁波延迟 |
| 4.3 通道延迟产生机理与误差源 |
| 4.4 大气延迟计算模型 |
| 4.4.1 对流层延迟计算模型 |
| 4.4.2 电离层延迟计算模型 |
| 4.4.3 大气延迟计算精度 |
| 4.5 通道延迟定标模型 |
| 4.6 试验与分析 |
| 4.6.1 试验数据 |
| 4.6.2 大气延迟校正 |
| 4.6.3 通道延迟定标 |
| 4.6.4 斜距校正前后效果对比 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基线定标 |
| 5.1 基线初值获取与精度分析 |
| 5.1.1 分布式InSAR基线定义 |
| 5.1.2 基线初值获取模型 |
| 5.1.3 基线测量误差分析 |
| 5.2 单景数据基线定标模型 |
| 5.2.1 局部坐标系下的定位模型 |
| 5.2.2 定标模型 |
| 5.2.3 辅星被动接收模式下定标模型 |
| 5.3 近远波位联合基线定标模型 |
| 5.3.1 经典模型 |
| 5.3.2 星载定标模型 |
| 5.3.3 星载定标模型改进 |
| 5.3.4 精度分析 |
| 5.4 控制点布设(选取)策略与定标精度评价方法 |
| 5.4.1 控制点布设(选取)策略 |
| 5.4.2 定标精度评价方法 |
| 5.5 单景数据基线定标试验 |
| 5.5.1 仿真数据试验结果与分析 |
| 5.5.2 真实数据试验结果与分析 |
| 5.6 近远波位联合基线定标试验 |
| 5.6.1 仿真数据试验结果与分析 |
| 5.6.2 真实数据试验结果与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（6）机载多通道SAR运动目标检测与成像算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 合成孔径雷达的发展与现状 |
| 1.2.1 星载SAR系统 |
| 1.2.2 机载SAR系统 |
| 1.2.3 其他SAR系统 |
| 1.3 SAR运动目标检测算法研究进展 |
| 1.3.1 单通道SAR运动目标检测算法 |
| 1.3.2 多通道SAR运动目标检测算法 |
| 1.4 SAR运动目标成像算法研究进展 |
| 1.4.1 运动参数估计 |
| 1.4.2 距离徙动校正 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 1.6 论文的主要创新点 |
| 第2章 SAR运动目标检测与成像基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SAR成像基本原理 |
| 2.3 SAR运动目标成像模型分析 |
| 2.4 SAR运动目标检测算法原理 |
| 2.4.1 频域滤波法 |
| 2.4.2 顺轨干涉 |
| 2.4.3 CFAR检测 |
| 2.5 SAR运动目标成像算法原理 |
| 2.5.1 参数估计 |
| 2.5.2 距离徙动校正 |
| 2.5.3 聚焦成像和目标定位 |
| 2.6 SAR运动目标处理流程及存在的问题 |
| 2.6.1 SAR运动目标处理基本流程 |
| 2.6.2 SAR运动目标处理中存在的问题 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 机载SAR顺轨干涉相位校正算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 机载顺轨干涉SAR姿态误差模型 |
| 3.2.1 载机姿态误差对基线的影响 |
| 3.2.2 基线误差对顺轨干涉相位的影响 |
| 3.2.3 仿真分析 |
| 3.3 机载顺轨干涉SAR基线误差校正算法 |
| 3.3.1 算法原理 |
| 3.3.2 仿真分析 |
| 3.4 实际数据处理结果 |
| 3.4.1 相位误差校正 |
| 3.4.2 相位噪声抑制 |
| 3.4.3 相位CFAR检测 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 机载SAR三维运动目标成像分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机载SAR三维运动目标成像模型 |
| 4.3 径向速度对SAR运动目标成像的影响 |
| 4.3.1 多普勒模糊数为零且模糊多普勒中心频率不为零 |
| 4.3.2 多普勒模糊数不为零且模糊多普勒中心频率为零 |
| 4.3.3 多普勒模糊数不为零且模糊多普勒中心频率不为零 |
| 4.4 横向速度对SAR运动目标成像的影响 |
| 4.4.1 方位向速度对成像的影响 |
| 4.4.2 法向速度对成像的影响 |
| 4.4.3 方位向速度与法向速度对比分析 |
| 4.5 仿真分析与验证 |
| 4.5.1 不同径向速度的运动目标SAR成像仿真 |
| 4.5.2 横向速度对运动目标SAR成像的影响 |
| 4.5.3 三维速度对运动目标SAR成像的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 机载多通道SAR运动目标方位向和法向速度联合估计算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 机载多通道SAR运动目标成像模型 |
| 5.3 方位向速度和法向速度联合估计算法 |
| 5.3.1 算法原理 |
| 5.3.2 算法流程 |
| 5.4 方位向速度和法向速度联合估计算法精度分析 |
| 5.4.1 运动目标信号提取 |
| 5.4.2 系统参数 |
| 5.5 仿真实验 |
| 5.5.1 算法有效性 |
| 5.5.2 算法精度 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 机载多通道SAR三维运动目标处理系统设计与验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多通道运动目标检测 |
| 6.2.1 多通道SAR运动目标成像模型 |
| 6.2.2 仿真分析 |
| 6.3 运动目标三维速度估计 |
| 6.3.1 径向速度估计 |
| 6.3.2 横向速度估计 |
| 6.4 运动目标成像 |
| 6.5 仿真分析 |
| 6.6 实际数据处理结果 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）顾及高程相关大气效应改正的InSAR滑坡早期识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 InSAR技术的发展 |
| 1.3 InSAR技术在滑坡研究中的国内外应用现状 |
| 1.4 主要研究内容与章节安排 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第2章 干涉合成孔径雷达基本原理 |
| 2.1 SAR成像基本原理 |
| 2.2 SAR影像特征 |
| 2.2.1 散射机制 |
| 2.2.2 几何畸变 |
| 2.3 InSAR技术原理 |
| 2.3.1 InSAR地形与形变测量原理 |
| 2.3.2 短基线集(SBAS-InSAR)技术 |
| 2.3.3 永久散射体(PS-InSAR)技术 |
| 第3章 区域概况与数据 |
| 3.1 自然地理概况 |
| 3.2 气象水文 |
| 3.3 研究数据的获取 |
| 第4章 山区高程相关大气效应改正 |
| 4.1 高程相关大气效应与改正方法 |
| 4.1.1 高通/低通大气滤波 |
| 4.1.2 相位-高程线性大气改正模型 |
| 4.1.3 GACOS大气效应改正 |
| 4.2 大气效应改正结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 顾及高程相关大气改正的InSAR汶川—理县滑坡早期识别 |
| 5.1 SBAS-InSAR滑坡识别 |
| 5.2 灾害点识别结果与形变分析 |
| 5.2.1 潜在灾害点识别结果 |
| 5.2.2 形变分析 |
| 5.2.3 触发因子 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 顾及高程相关大气效应改正的西山村滑坡形变重点分析 |
| 6.1 顾及高程相关大气效应提取西山村形变 |
| 6.2 西山村滑坡二维形变分解 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（8）基于Sentinel-1A的2015年皮山地震同震及震后形变研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统InSAR技术及其在地震形变监测中的发展现状 |
| 1.2.2 时序InSAR技术及其在地震形变监测中的应用 |
| 1.3 研究内容和组织结构 |
| 第二章 InSAR技术监测地表形变原理和方法 |
| 2.1 合成孔径雷达成像基本原理及卫星系统 |
| 2.1.1 合成孔径雷达成像分辨率 |
| 2.1.2 合成孔径雷达极化方式 |
| 2.1.3 合成孔径雷达卫星系统 |
| 2.1.4 干涉相位组成 |
| 2.2 差分InSAR技术原理及处理流程 |
| 2.3 小基线集技术原理与处理流程 |
| 2.4 InSAR数据处理关键步骤 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 地震形变与反演理论模型 |
| 3.1 地震形变 |
| 3.1.1 震前形变 |
| 3.1.2 同震形变 |
| 3.1.3 震后形变 |
| 3.2 位错理论模型 |
| 3.3 断层参数反演方法 |
| 3.3.1 断层参数的非线性反演 |
| 3.3.2 断层滑动的线性反演 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于Sentinel-1A的2015 年皮山M_w6.4 地震同震形变与断层滑动分布 |
| 4.1 皮山地震背景介绍 |
| 4.2 同震形变数据获取与处理 |
| 4.2.1 数据获取 |
| 4.2.2 数据处理 |
| 4.3 同震结果分析 |
| 4.4 同震滑动分布反演 |
| 4.4.1 断层几何参数 |
| 4.4.2 非均匀滑动反演 |
| 4.4.3 反演结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于Sentinel-1A的2015 年皮山M_w6.4 地震震后形变 |
| 5.1 震后数据介绍 |
| 5.2 震后时间序列数据处理 |
| 5.3 震后形变特征分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要工作与结论 |
| 6.2 后续工作与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）舰载雷达对运动目标三维ISAR成像算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 ISAR成像技术的发展 |
| 1.2.1 舰载雷达ISAR成像技术 |
| 1.2.2 三维ISAR成像技术 |
| 1.3 时频分析研究现状 |
| 1.3.1 分数阶傅里叶变换的研究现状 |
| 1.4 论文需要解决的关键问题 |
| 1.5 论文主要内容的研究安排 |
| 第二章 舰载雷达ISAR成像技术基础 |
| 2.1 脉冲压缩 |
| 2.2 平动补偿 |
| 2.2.1 包络对齐 |
| 2.2.2 初相校正 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于一种改进分数阶傅里叶变换的参数估计方法 |
| 3.1 短时傅里叶变换 |
| 3.2 Wigner-Ville分布 |
| 3.3 Hough变换 |
| 3.4 分数阶傅里叶变换 |
| 3.4.1 分数阶傅里叶变换在线性调频信号中的应用 |
| 3.5 一种改进的分数阶傅里叶变换 |
| 3.6 多分量线性调频信号分离 |
| 3.7 仿真实验和结果分析 |
| 3.7.1 仿真实验 |
| 3.7.2 结果分析 |
| 3.8 计算量分析 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 舰载雷达对运动目标的三维ISAR成像算法 |
| 4.1 舰载雷达的回波模型 |
| 4.2 运动目标坐标三维重构 |
| 4.3 最优成像时间段的选择 |
| 4.4 分辨率分析 |
| 4.5 舰船摆动参数对成像的影响 |
| 4.6 仿真实验 |
| 4.7 结果分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 课题展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、干涉合成孔径雷达成像技术研究（论文参考文献）
- [1]大视场三维微变监测雷达处理方法研究[D]. 赵立欣. 内蒙古工业大学, 2021(01)
- [2]干涉SAR精细化成像方法研究[D]. 吴悦. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]视频合成孔径雷达目标干涉测量方法研究[D]. 王浩. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]星载干涉合成孔径雷达系统测高性能分析及软件设计[D]. 崔苑斌. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]微波干涉测绘卫星干涉定标关键技术研究[D]. 钱方明. 战略支援部队信息工程大学, 2020(03)
- [6]机载多通道SAR运动目标检测与成像算法研究[D]. 姜文. 中国科学院大学(中国科学院空天信息创新研究院), 2020(06)
- [7]顾及高程相关大气效应改正的InSAR滑坡早期识别[D]. 苟继松. 成都理工大学, 2020(01)
- [8]基于Sentinel-1A的2015年皮山地震同震及震后形变研究[D]. 王思佳. 长安大学, 2020(06)
- [9]舰载雷达对运动目标三维ISAR成像算法研究[D]. 胡怡洁. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [10]雷达对地成像技术多向演化趋势与规律分析[J]. 杨建宇. 雷达学报, 2019(06)