一、一种模拟生成机载SAR回波数据的方法（论文文献综述）
赵文达,韩松[1]（2021）在《基于ZYNQ的机载SAR实时回波仿真研究》文中研究说明机载合成孔径雷达硬件架构和成像算法的不断发展对复杂大尺度目标的实时回波仿真提出了更高要求。为了实现雷达仿真器实时和多模式性能的提升,基于Xilinx可编程逻辑SoC平台ZYNQ设计了机载合成孔径雷达实时回波仿真器,将改进二维快速傅里叶变换的回波仿真算法与具体硬件实现流程结合,提出了基于AXI总线PS-PL互联的脚本式CORDIC回波仿真方法,实现了复杂面目标回波的实时仿真。对于雷达目标模型高精度仿真算法研究,高性能便携式实验室回波仿真器研制,以及多模式回波仿真方法与高性能硬件平台的结合具有重要的实践参考意义。通过对比计算机仿真结果与仿真器实验室测试结果,证明了基于上述方法的机载合成孔径雷达回波仿真器的高效性和完整性。
欧海峰[2]（2021）在《基于FPGA的雷达地面目标SAR成像方法研究》文中指出合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）作为一种全天候、全天时、远距离的主动式探测成像雷达,突破了实孔径天线成像时对方位向分辨率的限制,实现了探测目标的高分辨率成像,广泛应用于地面目标成像场景。针对SAR成像时大量回波数据的快速高效处理在传统结构的数字信号处理器中难以实现的问题,本文利用现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）模块化、高速并行的数据处理特性,研究了基于FPGA的雷达地面目标SAR成像方法,下面是研究内容和成果。第一部分,本文研究了SAR成像基本理论,搭建了机载SAR成像仿真平台并建立时域回波模型生成后续研究使用的SAR回波数据。研究对比了常规距离多普勒（Range Doppler,RD）算法、改进RD算法和线性调频变标（Chirp Scaling,CS）算法原理及成像效果。结合本文基于FPGA硬件平台实现SAR成像处理的前提,根据算法运算量和成像精度,选择了硬件资源消耗少、成像精度高、处理速度快的改进RD算法作为后续SAR成像信号处理算法。并对算法通过快速傅里叶变换（Fast Fourier Transformation,FFT）获取窄带回波信号频率时精度较低的问题,提出采用线性调频Z变换（Chirp-Z Transform,CZT）进行回波信号的频率细化,从而提高了窄带回波信号的频率精度。第二部分,设计了基于FPGA的SAR成像处理方案,主要包括SAR回波信号的预处理和SAR成像算法处理。预处理主要完成SAR中频回波信号的降频处理,降低后续成像算法处理时的数据量。SAR成像算法部分主要完成距离向脉冲压缩、距离徙动矫正和方位向脉冲压缩。第三部分,基于FPGA实现所设计的SAR成像方案。利用VIVADO软件中的VIVADO SIMULATOR工具对设计方案的各模块进行功能仿真,并与理论仿真结果对比。结果表明:FPGA处理得的SAR成像结果与MATLAB理论仿真结果存在的最大相对误差不超过0.14%,满足预期指标要求。另外,基于FPGA实现了CZT时频转换模块,并利用CZT完成距离向回波信号的脉冲压缩,脉冲压缩精度比利用FFT方法获得的距离向脉冲结果精度最多可提高2.52m。由此说明,本文设计的SAR成像处理方案及相关改进方法能够在FPGA硬件中正确实现,并满足SAR成像处理精度要求。
罗星林[3]（2021）在《机载SAR性能诊测系统设计与实现》文中研究说明机载合成孔径雷达具备全天候、全天时、多极化、高分辨、体积小、隐秘性高等特点,在民用与军事领域中发挥着愈来愈重要的作用。因此,保障机载SAR雷达的性能成为了机载SAR使用过程中的关键步骤。目前,保障机载SAR雷达性能的诊测系统智能化水平较低、故障定位能力较弱,同时缺少任务环境模拟和智能故障诊断等诊测功能。针对于此,本文设计并实现了一套机载SAR性能诊测系统。此外,为了获得更好的诊测性能,对诊测系统进行了相应优化。本文的主要研究内容如下:（1）针对现有机载SAR保障问题进行需求分析,根据需求分析结果设计并实现了一套机载SAR性能诊测系统。该系统采用微服务架构思想设计,具备高稳定性、高可用性以及强扩展性等特点,能够为机载SAR雷达提供稳定且高效的回波模拟、任务适应性评估与任务失效成因推理等诊测服务,保障机载SAR雷达的可靠性、可维护性和执行效率。（2）针对机载SAR性能诊测系统中回波模拟器与诊测仪之间数据传输耗时长的问题,提出了基于可用带宽估计的自适应拥塞避免方法。该方法对诊测系统网络传输过程中的可用带宽进行估计,并根据估计的可用带宽值自适应调整拥塞避免的加性因子以改变拥塞窗口增长趋势。实验结果表明,该方法相对于传统拥塞控制算法具有更好的性能,数据传输耗时更少。（3）完成了机载SAR性能诊测系统的集成,并对机载SAR性能诊测系统开展了相应的功能与性能测试。测试结果表明,机载SAR性能诊测系统具备了任务参数设置、回波模拟、机载SAR成像展示、任务适应性评估、任务失效成因推理以及多种数据可视化等功能;本文提出的基于可用带宽估计的自适应拥塞避免算法相比于传统拥塞避免算法,在传输耗时指标上缩减了6%,有效提升了机载SAR性能诊测系统的诊测效率。
陶倩[4]（2021）在《基于TWSVM的SAR任务适应性评估方法研究与实现》文中研究指明随着合成孔径雷达（SAR）在信息侦察领域的应用越来越广泛,降低使用成本,研究其任务适应性是需要解决的问题。传统的适应性评估方法以定性分析为主,所需人工成本较高,并且未对评估结果进行进一步的分析。通过挖掘SAR图像数据与机载SAR任务之间的内在关系,进而完成SAR图像的任务适应性评估是本文的研究重点。针对实际场景中样本数目不平衡的问题,本文通过机载SAR任务适应性评估系统仿真模拟不同飞行方案下的SAR图像,使用SDAE和WGAN-GP构建模型,改善有偏数据对评估结果的影响。对于数据均衡的样本集,本文分析机载SAR图像数据集,整合传统的质量评估指标、纹理评估指标和边缘连续性评估指标,形成任务适应性评估特征矢量,使用孪生支持向量机算法（TWSVM）进行机载SAR任务适应性评估。本文的主要工作如下:（1）现有的计算资源无法满足直接生成SAR图像的需求,本文采用SDAE网络模型提取图像样本特征。对比使用PCA提取特征的方法和使用SAE提取特征的方法,使用SDAE提取特征的方法准确率最高,分别提高了3.5%和3%。（2）针对真实任务场景中评估通过样本和评估不通过样本数量不平衡的问题,本文设计了一种基于SDAE和WGAN-GP的任务适应性评估方法,构建了包括特征提取层、样本生成层和适应性评估层的三层网络模型。对比使用SMOTE进行特征样本扩充的方法,随着不平衡比例的增加,本文方法的G-mean值降低的幅度比SMOTE方法G-mean值降低的幅度小。当不平衡比例为100:1时,本文方法的Gmean值比SMOTE方法高3.9%。（3）在传统SAR图像质量评估方法基础上,本文设计了一种基于TWSVM的SAR任务适应性评估方法。本文在已有的SAR图像质量评估指标体系的基础上,增加了纹理评估指标和边缘连续性评估指标,从多方面评估SAR任务适应性。为了对适应性评估结果进行分析,本文提出了一种基于TWSVM算法的可信度评估方法。对比传统的评估方法,本文评估方法的准确率提高了3.7%,运算速度提升了两倍,引入的可信度评估对于后续处理有着指导价值。
张尊杰[5]（2020）在《机动平台SAR斜视成像算法及GPU并行计算研究》文中研究说明机动平台合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）系统具有高机动性、提前观测等优势。对机动平台SAR斜视成像及GPU并行算法的研究,可推进机动平台SAR系统实现快速实时性成像和目标检测识别功能。该研究可应用于新型对敌打击武器末段制导,提高对核心目标实施精确有效打击的能力,实现武器系统总体性能的优化,在国防军事上具有重要的应用价值和研究意义。本文主要工作如下:针对弹载平台的曲线运动轨迹,进行雷达导引头工作模式规划,根据成像需求设计信号带宽和脉冲重复频率等系统参数。在机动平台的斜视条带成像模式下,提出基于方位非线性变标的曲线轨迹SAR成像算法。首先,根据机动平台的曲线轨迹运动参数,建立SAR斜视成像的四阶近似斜距模型。然后,对回波信号在距离频域方位时域进行距离走动校正和距离脉冲压缩,降低回波信号在距离向和方位向的交叉耦合。在二维频域校正距离徙动中非线性项导致的距离弯曲,提升散射点目标的距离聚焦性能。在时域进行多普勒中心补偿和补零处理,采用非线性变标因子校正回波中的残余相位误差,削弱多普勒参数的空变性。利用SPECAN操作实现方位维的聚焦。最后进行几何形变校正,获取聚焦后无形变的SAR图像。为了满足弹载平台下SAR的实时成像需求,需要研究本文算法的快速实现方法。本文在基于GPU的CUDA架构下,编程实现了SAR斜视成像的并行加速算法。针对硬件模型和内存模式,从线程间的同步和异步通信、存储器访问优化和指令优化等多方面,分析了CUDA并行算法设计和优化方法。在CUDA并行计算编程模型中,提出内存管理和线程分配的方法,如共享内存的访问冲突避免、全局内存的对齐访问和延迟隐藏等方法。为机动平台SAR成像仿真系统的CUDA并行程序设计和优化奠定基础。在Matlab环境的GUI平台上,实现了弹载SAR成像仿真系统的交互式应用软件设计,使雷达导引头的工作模式和成像仿真过程模块化和可视化。结合实际弹道轨迹参数,在曲线轨迹下对点阵目标和舰船目标进行了SAR斜视成像仿真实验,并对成像结果进行定量和定性的分析,验证了算法的有效性。
程智凌[6]（2020）在《面向机载SAR诊测的数字仿真平台设计与实现》文中提出机载合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）以其全天候、高分辨、体积小、隐蔽性高等优点,常被用于执行重要的军事和民用侦察任务。为不断改进机载SAR装备的性能,相应研发部门都提出了面向机载SAR诊测的数字仿真平台需求。由于环境回波模拟、数字SAR成像仿真算法复杂度较高,数字仿真平台对硬件资源提出了较高要求。为了在有限硬件资源下完成多用户的并发任务,高效利用硬件资源,本文设计并实现了一套面向机载SAR诊测的数字仿真平台。本文的主要工作如下:1)针对现有机载SAR诊测数字仿真平台主要面向单用户、并发能力弱的问题,本文设计并实现了一套可满足多用户同时使用的机载SAR诊测数字仿真平台。采用微服务软件架构,实现了多用户同时进行回波模拟、数字SAR成像、性能评估的远程仿真服务功能。结合本课题任务请求和业务请求的特点,本平台基于饱食度与试探法策略实现分布式集群的负载均衡,能够将用户请求更均衡地分配至服务节点,提升了平台整体硬件资源的利用率。2)针对有限硬件资源下密集仿真任务并发运行时,数字仿真平台存在任务执行效率低下的问题,本文提出了一种任务规划优化算法。本研究采用改进的模拟退火算法将任务序列拆分为多段,并以资源平均占用率作为迭代优化评估指标,降低了评估函数的耗时,弥补了传统模拟退火算法在运行速度上的不足。仿真实验结果表明:本文采用的任务规划优化算法比传统模拟退火等算法具有更好的性能,耗时更少。3)在指定硬件资源平台上,开展了面向机载SAR诊测数字仿真平台的功能与性能测试。测试结果表明:在由网关服务器连接的三台服务器硬件资源平台上,本数字仿真平台具备了用户管理、参数设置、复杂环境回波模拟、数字SAR成像、性能评估及可视化等功能;本文提出的任务规划优化算法在仿真任务耗时指标上缩减了5.7%;在较大仿真区域、密集仿真任务场景下（并发用户数为20）,本数字仿真平台能够满足机载SAR诊测相关的性能需求。
傅琦[7]（2020）在《基于数据融合的机载SAR任务适应性评估方法的研究》文中指出合成孔径雷达（SAR）,具有全天时、全天候、高分辨率以及大幅宽等多种优点,广泛应用于军事侦察、地质勘查、环境测绘和农业等领域。作为合成孔径雷达的搭载平台,机载SAR 比星载SAR更低不仅制造成本,并且使用更加灵活,因此应用范围也在逐渐扩大。随着机载SAR的应用越来越普遍,降低其使用成本,提高其任务执行效率成为一个需要解决的问题。本文采用模拟成像任务所成图像及其相关数据,评价其成像效果,通过判断机载SAR对该成像任务的完成能力,从而评估机载SAR的任务适应性。通过调研SAR图像质量评价方法和多源数据融合技术,研究了基于数据融合的机载SAR任务适应性评估方法,主要工作内容如下:（1）研究了基于W-SVM的机载SAR任务适应性评估方法。分析了传统的SAR图像质量评价方法,针对传统主观评价方法存在的人工成本高和传统客观评价方法的精度不高的问题,基于SAR图像数据,引入分类机制,采用基于参数化内核的W-SVM构造出任务适应性评估模型。实验结果表明,基于W-SVM的评估方法不仅比传统主观评价方法节约人工成本,相比传统客观评价方法,在保证性能相近的同时,准确率提升了 13.66%,具有更高的精度。（2）制定了针对机载SAR的多源异构数据的融合策略。采用包括成像参数、SAR图像、地形信息、干扰信息和模拟故障信息等来源于机载SAR、数字SAR以及专业人员的多源异构数据,采用不同的数据融合策略对不同结构的数据进行数据融合。对成像参数、地形信息、干扰信息和模拟故障进行特征级数据融合,对SAR图像既进行特征级融合也进行数据级融合。实验结果表明,对参考图像进行特征级融合的策略以及对地形信息、干扰信息和模拟故障信息的融合策略都发挥了积极的作用,提高了评估模型的准确率。（3）改进基于W-SVM的评估方法,设计了基于动态阈值的机载SAR任务适应性评估方法。针对SAR图像只反映部分的任务适应性从而导致评估模型精度不高的问题,融合地形信息、干扰信息和模拟故障信息,得到对适应性评估模型的分类阈值的调整值,通过对分类阈值的动态调整从而进行机载SAR的任务适应性评估。实验结果表明,基于动态阈值的评估方法不仅具有比基于W-SVM的评估方法更高的精度,而且性能损失极低,因此具有更高的应用价值。
孙清洋[8]（2019）在《SAR-GMTI高逼真有源欺骗干扰方法研究》文中提出合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一种典型的主动式微波成像雷达,具备全天时、全天候等工作特点,在战场侦察和情报搜索等应用上具有重要的价值。SAR和地面动目标检测（Ground Moving Target Indication,GMTI）配合使用,可同时具备地面静止场景成像和地面运动目标检测的能力,是军事侦察和战场感知技术的重要发展趋势。随着SAR-GMTI雷达的日益广泛应用,针对SAR-GMTI雷达的对抗技术也日益引起了国际雷达和电子对抗界的重点关注,其中有源欺骗干扰已成为当前雷达电子对抗领域中的研究热点和难点。因此,本文以当前SAR-GMTI有源欺骗干扰方法中面临的几个关键问题为着眼点,以提高虚假运动目标的仿真逼真度为目的,深入开展对SAR-GMTI高逼真有源欺骗干扰方法研究,具有重要的理论意义和应用价值。论文开展的主要工作如下:1)针对虚假运动目标在卷积调制过程中的运动表征问题,本文提出了基于等效斜距模型的SAR-GMTI有源欺骗干扰方法,提高了虚假运动目标在时域运动特性的逼真度。等效斜距模型可精确地表示匀速和匀加速运动的虚假目标的斜距历程,从而提高了干扰机卷积调制过程中时延和多普勒相位精度。在此基础上,本文经过理论推导得到了干扰机系统频率响应函数中与目标相关项的二维频域形式,从而可通过快速傅里叶变换、Stolt插值以及复数相乘操作快速产生高精度的干扰机系统频率响应函数,大大降低了计算复杂度。而且通过Stolt插值实现了虚假运动目标的与距离相关的方位调制、距离单元徙动和距离方位耦合等效应,进一步提高了虚假运动目标的逼真度。最后仿真实验结果表明该方法不仅可产生在时域上具备高逼真时域运动特性的虚假运动目标,而且具备较高的计算效率。2)针对虚假运动目标在空域多通道信号相位与径向速度失配问题,本文提出了基于多机协同的SAR-GMTI有源欺骗干扰方法,提高了虚假运动目标在空域运动特性的逼真度。所谓多机协同是指利用多部干扰机在信号级层面进行协同欺骗干扰,可充分发挥分布式干扰机信号在空间运动特性融合的优势。文中,首先分析了虚假目标的空域多通道SAR信号模型,并在此基础上,提出了基于多通道附加相位抵消的多机协同欺骗干扰的数学模型。为了实现所有空域多通道上干扰信号相位与径向速度匹配,本文方法要求干扰机的数目与通道数目保持一致,此时数学模型存在唯一的解析解。为此,本文借助范德蒙德行列式和克拉姆法则,提出了多机协同调制系数的快速求解算法,不仅算法计算精度高,而且避免了繁琐的矩阵求逆操作,大大降低了计算量。此外,为了进一步便于将算法应用到工程实践中,本文还提出了基于系数矩阵最小条件数的干扰机最优布局算法。文中指出,通过将多个干扰机在合成孔径范围上沿着方位向等间隔分布,且间隔为合成孔径长度除以通道数,那么系数矩阵的条件数将达到最小值。此时多机协同欺骗干扰数学模型最为稳定,即各个干扰机的协同调制系数对干扰扰动最不敏感。最后仿真实验结果表明该方法显着提高了虚假运动目标在空域运动特性的逼真度,并可实现对任意多通道SAR-GMTI的有效欺骗干扰。3)针对虚假运动目标在不同姿态与频段下散射表征问题,本文提出了基于目标电磁模型的SAR-GMTI有源欺骗干扰方法,提高了虚假运动目标在散射特性的逼真度。该方法首先通过对目标电磁模型数据库进行建模,并采用方位维分块处理的策略后,可直接通过一次搜索便抽取到合成孔径范围内所需要的虚假目标的散射数据,大大简化了算法流程。同时,在目标电磁模型计算方法中,使用等效双站散射数据代替单站后向散射场数据,大大降低了计算复杂度。基于虚假运动目标在不同姿态与频段下的目标电磁模型,该方法便可再通过目标散射数据抽取与插值、运动特征调制等步骤生成动目标的欺骗干扰信号,从而提高了虚假运动目标在散射特性的逼真度。最后通过仿真实验验证了所提出算法的有效性。
滕焕超[9]（2019）在《基于目标回波定位的机载SAR船只成像处理方法研究》文中提出机载合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）具有信噪比强、分辨率高、机动灵活等优点,因此利用机载SAR对海面船只目标进行探测具有较明显的优势,研究机载SAR船只目标成像技术在海洋维权执法、海洋溢油监视、失事船只救助、海上运输管控等领域具有重要意义。但SAR的成像机制要求目标处于静止状态,目标的运动会造成SAR图像出现散焦。海上船只通常具有一定的航行速度,并且由于海面波浪等因素的综合作用,船体会出现偏航、俯仰、横滚三维转动。另外,由于机载平台受到气流扰动等因素的影响,导致平台偏离理想运动轨迹,也会对SAR成像质量造成影响。针对上述问题,并依据对机载SAR船只目标成像技术国内外研究现状的文献调研,本文开展了以下的研究工作:第一,针对目前船只运动对SAR成像质量影响方面的定性分析多、定量研究较少的现状,本文开展了船只平动与三种转动对SAR成像质量影响的定量分析,得出了定量分析结论,并分别设计了仿真实验进行验证。第二,针对所获取的机载SAR实测数据,开展了运动补偿、聚焦成像、图像拼接等数据处理工作,生成了机载SAR海洋场景图像。根据所获取实测数据中惯导数据精度较高的特点,采用了基于惯导数据的运动补偿方法,提高了处理效率。在聚焦成像方面,采用了去调频成像处理方法,进一步提高了处理效率。经运动补偿、去调频成像处理、图像拼接等一系列处理后,获取了质量较好的机载SAR海洋场景图像。第三,针对基于船只子图像的ISAR（Inverse Synthetic Aperture Radar,逆合成孔径雷达）重聚焦方法在机载SAR中进行应用时的不足,研究了基于目标回波定位的ISAR重聚焦方法。首先,从理论上分析了基于船只子图像的ISAR重聚焦方法在机载SAR中应用时可能会遇到船只子图像存在方位向模糊的挑战,并进行了仿真验证。接下来,依据船只目标在完整SAR图像中方位向、距离向的位置,对船只回波数据进行定位和提取。之后,对船只回波数据进行了距离对齐、相位补偿等处理。针对现有加窗处理方法效率不高的缺点,本文提出了一种基于时频分析技术的改进加窗处理方法,提高了ISAR成像时加窗处理的速度。针对相位补偿后的实测数据,再经加窗、转动补偿、方位向FFT等一系列处理后,最终得到了清晰的船只图像。通过计算得到两幅重聚焦处理后船只SAR图像的对比度分别为59.2,61.7、图像熵分别为8.3,7.4,信噪比分别为44.3,57.5,以上技术指标的数值验证了基于目标回波定位的ISAR重聚焦方法的有效性。在加窗处理的过程中,改进加窗方法的处理时间分别为1022秒、1202秒,现有加窗方法的加窗处理时间分别为1326秒、1445秒,改进的加窗方法处理速度高出了20%左右,验证了改进加窗方法的高效性。
王丁[10]（2019）在《机载SAR图像地理编码研究与实现》文中认为合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一种利用等效合成孔径原理获得高分辨率SAR图像的对地观测系统,它可以搭载于卫星平台和飞机平台,分别称为星载SAR和机载SAR。机载SAR以其全天时、适用于恶劣的观测环境、图像分辨率高等特点被广泛的应用于农作物估产、灾害监测及救援、地形测绘、军事侦察等领域。由于机载SAR的斜距侧视成像特性以及SAR数据录取过程中平台运动的非理想性,机载SAR图像会存在几何畸变,影响机载SAR图像的识别以及几何定位,因此需要对机载SAR图像进行地理编码。机载SAR图像地理编码是机载SAR图像的后处理过程,它将SAR图像信息以一种人们易于判读理解的地球固定网格形式（地图图像）输出。因此,机载SAR图像地理编码有着很大的应用前景和研究价值。本文以机载SAR图像为研究对象,从地理编码的处理流程着手,着重分析了机载SAR图像地理编码过程中的几何定位过程,并对影响编码图像精度的因素进行了探讨与分析,通过分析验证实验以及实测数据的处理,验证了本文提出的算法的可行性和有效性,以及误差模型的正确性。主要研究内容如下:1.机载SAR图像地理编码必要性分析和处理流程介绍。先介绍如何获得未编码的原始机载SAR图像,然后分析探讨了机载SAR图像地理编码的必要性,最后介绍机载SAR图像的处理流程。2.介绍机载SAR图像地理编码过程中的几何定位技术。对机载SAR图像几何定位方法进行分类比较,然后介绍了其中应用最广泛的距离多普勒定位法的常用解法,通过比较最后采用了距离多普勒定位法的最小二乘解法。3.机载SAR图像地理编码的实现。本章对实测数据进行了处理,介绍了传统的机载SAR图像地理编码的实现,然后先后提出了一种改进的基于空变多项式的地理编码算法和一种基于反向定位地理编码算法,并对三种地理编码实现方法的监测点误差进行比较分析。4.分析了距离多普勒定位过程中的误差影响因子,进行误差建模,并通过实验验证误差模型的止确性,可用于指导SAR系统的指标设计。
二、一种模拟生成机载SAR回波数据的方法（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、一种模拟生成机载SAR回波数据的方法（论文提纲范文）
（1）基于ZYNQ的机载SAR实时回波仿真研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 回波仿真算法 |
| 2.1 回波仿真算法与优化 |
| 2.2 回波仿真算法性能对比 |
| 3 机载SAR回波仿真方法 |
| 3.1 合成孔径雷达频域仿真技术 |
| 3.2 合成孔径雷达时域仿真技术 |
| 4 回波仿真器设计与分析 |
| 4.1 硬件实现平台 |
| 4.2 脚本CORDIC仿真方法 |
| 5 实验结果及分析 |
| 6 结论 |
（2）基于FPGA的雷达地面目标SAR成像方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 SAR成像理论及算法研究 |
| 2.1 SAR成像理论 |
| 2.1.1 SAR成像原理 |
| 2.1.2 SAR成像性能指标 |
| 2.1.3 SAR回波信号处理技术 |
| 2.2 地面点目标成像模型建立 |
| 2.2.1 SAR回波信号模型建立 |
| 2.2.2 SAR成像模型参数设置 |
| 2.2.3 SAR回波数据生成 |
| 2.3 SAR成像算法研究及仿真结果对比 |
| 2.3.1 RD算法 |
| 2.3.2 改进RD算法 |
| 2.3.3 CS算法 |
| 2.4 算法选择及频率分析方法改进 |
| 2.4.1 基于FPGA的SAR成像算法选择 |
| 2.4.2 频率分析方法改进 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于FPGA的SAR成像方案设计 |
| 3.1 方案设计 |
| 3.1.1 基于FPGA的SAR成像方案 |
| 3.1.2 预期技术指标 |
| 3.2 预处理模块设计 |
| 3.2.1 AD采样控制模块设计 |
| 3.2.2 数字下变频模块设计 |
| 3.3 基于FPGA的RD算法模块设计 |
| 3.3.1 RD算法模块设计 |
| 3.3.2 脉冲压缩模块的FPGA设计 |
| 3.3.3 距离徙动校正模块设计 |
| 3.4 基于CZT的脉冲压缩模块改进设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于FPGA的SAR成像方法实现 |
| 4.1 FPGA仿真验证平台简介 |
| 4.2 基于FPGA的AD采样控制模块实现 |
| 4.3 数字下变频模块实现 |
| 4.3.1 两路正交信号产生 |
| 4.3.2 抽取滤波模块实现 |
| 4.3.3 低通滤波器实现 |
| 4.3.4 数字下变频模块全程仿真结果 |
| 4.4 距离向脉冲压缩模块实现 |
| 4.4.1 基于FPGA的FFT模块实现 |
| 4.4.2 复数乘法器模块搭建 |
| 4.4.3 IFFT计算模块实现 |
| 4.4.4 距离向脉冲压缩模块仿真结果分析 |
| 4.5 距离徙动校正模块实现 |
| 4.6 方位向脉冲压缩模块实现 |
| 4.7 基于FPGA的CZT模块实现 |
| 4.7.1 基于CZT的回波信号时频转换 |
| 4.7.2 FFT与CZT的脉冲压缩结果对比 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究内容及成果 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（3）机载SAR性能诊测系统设计与实现（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 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 文章结构安排 |
| 第二章 机载SAR性能诊测系统的关键技术 |
| 2.1 机载SAR性能诊测系统基本原理 |
| 2.1.1 回波模拟 |
| 2.1.2 性能诊测 |
| 2.2 机载SAR性能诊测系统软件平台技术 |
| 2.2.1 微服务架构 |
| 2.2.2 自动化部署技术 |
| 2.3 拥塞控制算法概述 |
| 2.3.1 TCP协议 |
| 2.3.2 TCP拥塞控制 |
| 2.3.3 拥塞控制算法 |
| 2.3.4 评价标准 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 机载SAR性能诊测系统的设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 系统功能分析 |
| 3.1.2 系统性能分析 |
| 3.2 设计开发原则 |
| 3.3 系统硬件平台 |
| 3.3.1 系统硬件组成 |
| 3.3.2 系统硬件通信 |
| 3.4 系统软件技术方案 |
| 3.5 系统服务设计 |
| 3.5.1 网关服务 |
| 3.5.2 服务注册中心 |
| 3.5.3 算法服务 |
| 3.5.4 回波模拟服务 |
| 3.5.5 用户管理服务 |
| 3.5.6 数据管理服务 |
| 3.5.7 文件传输服务 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 拥塞控制算法的改进 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 拥塞避免分析 |
| 4.3 可用带宽估计 |
| 4.3.1 带宽与可用带宽 |
| 4.3.2 可用带宽估计的方法 |
| 4.4 自适应拥塞避免机制 |
| 4.5 改进拥塞控制算法性能分析 |
| 4.5.1 测试环境搭建 |
| 4.5.2 吞吐量分析 |
| 4.5.3 往返时延分析 |
| 4.5.4 数据传输效率分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 机载SAR性能诊测系统的实现与测试 |
| 5.1 机载SAR性能诊测系统的实现 |
| 5.1.1 开发环境 |
| 5.1.2 服务管理实现 |
| 5.1.3 后台服务与客户端交互 |
| 5.1.4 回波模拟实现 |
| 5.1.5 算法服务实现 |
| 5.1.6 数据管理服务实现 |
| 5.2 机载SAR性能诊测系统部署 |
| 5.3 机载SAR性能诊测系统测试 |
| 5.3.1 功能测试 |
| 5.3.2 性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）基于TWSVM的SAR任务适应性评估方法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.1.1 合成孔径雷达 |
| 1.1.2 任务适应性评估 |
| 1.1.3 课题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 任务适应性评估问题的研究现状 |
| 1.2.2 SAR图像质量评估研究现状 |
| 1.2.3 数据不平衡问题研究现状 |
| 1.3 本文研究内容和工作 |
| 1.4 本文内容结构安排 |
| 第二章 SAR任务适应性评估基础 |
| 2.1 SAR图像质量评估方法 |
| 2.1.1 SAR成像特点 |
| 2.1.2 主观质量评估 |
| 2.1.3 客观质量评估 |
| 2.1.4 基于面目标的SAR图像质量评估 |
| 2.2 TWSVM理论基础 |
| 2.2.1 TWSVM的原理 |
| 2.2.2 TWSVM的核函数 |
| 2.3 类别不平衡问题 |
| 2.3.1 类别不平衡的分类 |
| 2.3.2 类别不平衡的解决方法 |
| 2.4 生成对抗网络模型 |
| 2.4.1 判别模型和生成模型 |
| 2.4.2 损失函数 |
| 2.4.3 训练过程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数据不平衡下的SAR任务适应性评估方法 |
| 3.1 总体方案设计 |
| 3.2 数据分析和预处理 |
| 3.2.1 数据分析 |
| 3.2.2 数据预处理 |
| 3.3 基于SDAE和 WGAN-GP的任务适应性评估方法 |
| 3.3.1 特征提取层 |
| 3.3.2 样本生成层 |
| 3.3.3 适应性评估层 |
| 3.4 适应性评估实验和结果分析 |
| 3.4.1 实验设计 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于TWSVM的 SAR任务适应性评估方法 |
| 4.1 总体方案设计 |
| 4.2 适应性评估特征分析 |
| 4.2.1 基于纹理的评估特征分析 |
| 4.2.2 基于边缘连续性的评估特征分析 |
| 4.3 基于TWSVM的 SAR任务适应性评估方法 |
| 4.3.1 评估矢量标准化 |
| 4.3.2 评估结果可信度计算 |
| 4.4 适应性评估实验与结果分析 |
| 4.4.1 实验设计 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（5）机动平台SAR斜视成像算法及GPU并行计算研究（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 机动平台SAR成像综述 |
| 1.2 研究背景与意义 |
| 1.2.1 合成孔径雷达概述 |
| 1.2.2 机动平台SAR概述 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 SAR成像的GPU应用现状 |
| 1.4 本文研究内容和章节安排 |
| 第二章 SAR成像的原理和方法 |
| 2.1 SAR成像原理 |
| 2.2 SAR成像模式 |
| 2.3 SAR成像算法 |
| 2.3.1 距离多普勒算法 |
| 2.3.2 线性调频变标算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于方位非线性变标的弹载SAR斜视成像 |
| 3.1 导引头工作模式规划 |
| 3.2 雷达导引头参数设计 |
| 3.2.1 雷达导引头工作频段 |
| 3.2.2 雷达体制和信号波形 |
| 3.2.3 信号带宽和脉冲宽度 |
| 3.2.4 距离向和方位向分辨率 |
| 3.2.5 脉冲重复频率 |
| 3.3 基于非线性变标的弹载SAR斜视成像算法 |
| 3.3.1 SAR斜视成像算法分析 |
| 3.3.2 弹载SAR成像的斜距模型 |
| 3.3.3 曲线轨迹下弹载SAR斜视成像算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 斜视SAR成像的GPU并行计算 |
| 4.1 GPU在SAR成像中的应用 |
| 4.1.1 GPU概述 |
| 4.2 CUDA并行计算架构 |
| 4.2.1 CUDA简介 |
| 4.2.2 CUDA编程架构 |
| 4.2.3 CUDA内存模式及优化分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 弹载SAR斜视成像的实验仿真和分析 |
| 5.1 仿真平台与环境 |
| 5.2 弹载SAR系统仿真软件 |
| 5.3 弹载SAR斜视成像的仿真与分析 |
| 5.3.1 其他成像算法的仿真分析 |
| 5.3.2 点阵目标的仿真和分析 |
| 5.3.3 舰船目标的仿真和分析 |
| 5.4 弹载SAR斜视成像的并行算法分析 |
| 5.4.1 并行计算的初始化 |
| 5.4.2 核函数的设计和优化 |
| 5.4.3 并行算法的性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）面向机载SAR诊测的数字仿真平台设计与实现（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 数字仿真平台国内外研究现状 |
| 1.3 面向机载SAR诊测的数字仿真平台技术难点 |
| 1.3.1 诊测相关仿真算法特点 |
| 1.3.2 平台实现难点 |
| 1.4 主要研究内容及结构安排 |
| 第二章 面向机载SAR诊测的数字仿真平台实现技术 |
| 2.1 机载SAR诊测基本原理 |
| 2.1.1 回波模拟原理 |
| 2.1.2 SAR成像原理 |
| 2.1.3 算法性能评估准则 |
| 2.2 平台实现相关技术 |
| 2.2.1 微服务架构 |
| 2.2.2 虚拟化技术 |
| 2.3 任务规划相关算法 |
| 2.3.1 精确算法 |
| 2.3.2 近似算法 |
| 2.4 设计开发原则 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 面向机载SAR诊测的数字仿真平台设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 技术方案 |
| 3.2.1 微服务架构设计 |
| 3.2.2 层次化架构设计 |
| 3.3 平台设计 |
| 3.3.1 网关模块设计 |
| 3.3.2 服务中心模块设计 |
| 3.3.3 任务执行优化模块设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 密集仿真任务场景下的任务规划算法研究 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.1.1 密集仿真任务场景描述 |
| 4.1.2 任务规划问题建模 |
| 4.2 任务规划算法设计 |
| 4.2.1 基于模拟退火算法的任务规划 |
| 4.2.2 基于改进模拟退火算法的任务规划 |
| 4.3 实验分析 |
| 4.3.1 运行速度分析 |
| 4.3.2 优化性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 机载SAR诊测数字仿真平台的实现与测试 |
| 5.1 数字仿真平台实现 |
| 5.1.1 开发环境说明 |
| 5.1.2 功能实现 |
| 5.2 数字仿真平台测试 |
| 5.2.1 测试环境说明 |
| 5.2.2 功能测试 |
| 5.2.3 性能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作开展 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（7）基于数据融合的机载SAR任务适应性评估方法的研究（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 SAR图像质量评价研究现状 |
| 1.2.2 多源数据融合研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 |
| 第二章 基础理论概述 |
| 2.1 SAR图像质量评价的传统方法 |
| 2.1.1 主观评价方法—NIIRS |
| 2.1.2 基于点目标的SAR图像质量评价方法 |
| 2.1.3 传统图像质量评价方法的优缺点 |
| 2.2 分类算法的选择 |
| 2.3 支持向量机 |
| 2.3.1 算法原理 |
| 2.3.2 支持向量机求解 |
| 2.4 多源异构数据融合基础理论 |
| 2.4.1 数据融合的定义 |
| 2.4.2 数据融合分类 |
| 2.4.3 数据融合方法介绍 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于SAR图像数据融合的任务适应性评估 |
| 3.1 基本原理 |
| 3.2 评估特征分析及预处理 |
| 3.2.1 评估特征分析 |
| 3.2.2 评估向量的标准化 |
| 3.3 基于W-SVM的任务适应性评估方法 |
| 3.3.1 评估向量权重的计算 |
| 3.3.2 方法实施流程 |
| 3.4 实验与结果分析 |
| 3.4.1 实验设计 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于多源异构数据融合的任务适应性评估 |
| 4.1 多源异构数据分析 |
| 4.1.1 数据来源与结构分析 |
| 4.1.2 对任务适应性评估的影响分析 |
| 4.2 多源异构数据的融合 |
| 4.2.1 融合策略 |
| 4.2.2 融合过程 |
| 4.3 基于动态阈值的任务适应性评估方法 |
| 4.3.1 动态阈值的实现 |
| 4.3.2 方法实施流程 |
| 4.4 实验验证与结果分析 |
| 4.4.1 实验设计 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（8）SAR-GMTI高逼真有源欺骗干扰方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语表 |
| 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 SAR/SAR-GMTI雷达发展现状 |
| 1.2.2 SAR/SAR-GMTI干扰研究现状 |
| 1.3 SAR-GMTI有源欺骗干扰研究难点 |
| 1.4 论文的主要创新点和内容安排 |
| 1.4.1 论文的主要创新点 |
| 1.4.2 内容安排 |
| 第二章SAR-GMTI有源欺骗干扰理论与评估方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SAR-GMTI基本原理 |
| 2.2.1 SAR静止目标成像原理 |
| 2.2.2 动目标检测与定位原理 |
| 2.3 SAR-GMTI有源欺骗干扰理论 |
| 2.3.1 静止目标欺骗干扰方法 |
| 2.3.2 运动目标欺骗干扰方法 |
| 2.4 SAR-GMTI有源欺骗干扰评估方法 |
| 2.4.1 时域运动特性逼真度评估方法 |
| 2.4.2 空域运动特性逼真度评估方法 |
| 2.4.3 散射特性逼真度评估方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于等效斜距模型的SAR-GMTI高逼真时域运动特性欺骗干扰方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 欺骗干扰几何模型 |
| 3.3 基于等效斜距模型的SAR-GMTI有源欺骗干扰方法 |
| 3.3.1 等效斜距模型 |
| 3.3.2 二维频域欺骗干扰算法 |
| 3.4 欺骗干扰信号生成 |
| 3.4.1 算法实现流程 |
| 3.4.2 算法复杂度分析 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.5.1 基于动目标的SAR图像特征的干扰效果评估实验 |
| 3.5.2 基于抗单通道SAR-GMTI检测性能的干扰效果评估实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于多机协同的SAR-GMTI高逼真空域运动特性欺骗干扰方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多机协同欺骗干扰的基本原理 |
| 4.2.1 协同干扰的定义 |
| 4.2.2 多机协同欺骗干扰的完成条件 |
| 4.2.3 多机协同欺骗干扰的实现流程 |
| 4.3 空域多通道SAR信号模型分析 |
| 4.3.1 单干扰机下虚假目标信号模型 |
| 4.3.2 多干扰机下虚假目标信号模型 |
| 4.4 基于多通道附加相位抵消的多机协同欺骗干扰模型 |
| 4.4.1 多机协同欺骗干扰数学建模 |
| 4.4.2 多机协同调制系数的快速求解算法 |
| 4.5 基于系数矩阵最小条件数的干扰机最优布局算法 |
| 4.5.1 系数矩阵条件数分析 |
| 4.5.2 干扰机最优布局算法 |
| 4.6 仿真实验 |
| 4.6.1 对抗三通道SAR-GMTI欺骗干扰效果评估实验 |
| 4.6.2 对抗五通道SAR-GMTI欺骗干扰效果评估实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于目标电磁模型的SAR-GMTI高逼真散射特性欺骗干扰方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 目标电磁模型与欺骗干扰原理 |
| 5.2.1 目标电磁模型表示及仿真 |
| 5.2.2 欺骗干扰原理 |
| 5.3 基于目标电磁模型的SAR-GMTI有源欺骗干扰方法 |
| 5.3.1 目标电磁模型数据库建模 |
| 5.3.2 干扰机频率响应函数产生 |
| 5.3.3 算法实现流程 |
| 5.4 散射特性与时空域运动特性联合的欺骗干扰方法 |
| 5.4.1 散射特性与时域运动特性联合的欺骗干扰方法 |
| 5.4.2 散射特性与空域运动特性联合的欺骗干扰方法 |
| 5.5 不同欺骗干扰方法之间的关系 |
| 5.6 仿真实验 |
| 5.6.1 基于SAR图像质量的干扰效果评估实验 |
| 5.6.2 基于干扰图像与仿真图像之间相关性的干扰效果评估实验 |
| 5.6.3 散射特性与时域运动特性联合的欺骗干扰仿真实验 |
| 5.6.4 散射特性与空域运动特性联合的欺骗干扰仿真实验 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 附录A |
| 附录B |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间参与的项目 |
（9）基于目标回波定位的机载SAR船只成像处理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 船只成像的主要应用 |
| 1.1.2 利用机载SAR进行船只成像的优点 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 船只运动对SAR成像影响分析的研究现状 |
| 1.2.2 机载SAR成像处理与运动补偿的研究现状 |
| 1.2.3 SAR船只成像处理方法的研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 |
| 第2章 海上船只运动对机载SAR船只成像质量影响定量分析 |
| 2.1 海上船只运动特性概述 |
| 2.2 海上船只运动对机载SAR成像质量影响的理论分析 |
| 2.2.1 海上船只平动对机载SAR成像质量影响的理论分析 |
| 2.2.2 海上船只转动对机载SAR成像质量影响的理论分析 |
| 2.3 海上船只运动对机载SAR船只成像质量影响的仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 机载SAR海洋场景成像处理与运动补偿方法 |
| 3.1 机载SAR海洋场景成像处理流程 |
| 3.2 基于INS测量数据的运动误差补偿方法 |
| 3.2.1 正侧视SAR运动误差模型 |
| 3.2.2 惯导补偿 |
| 3.3 去调频成像处理方法 |
| 3.4 SAR图像拼接方法 |
| 3.4.1 图像预处理 |
| 3.4.2 图像配准 |
| 3.4.3 图像拼接 |
| 3.5 实测数据的处理结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于船只回波的SAR/ISAR混合船只成像处理方法 |
| 4.1 基于图像域的ISAR重聚焦方法在机载SAR船只成像中的适应性分析 |
| 4.1.1 SAR船只子图像逆变换 |
| 4.1.2 RD成像算法 |
| 4.2 基于船只回波的SAR/ISAR混合船只成像处理流程 |
| 4.3 基于SAR图像的船只回波定位与提取 |
| 4.3.1 船只回波定位 |
| 4.3.2 船只回波提取 |
| 4.3.3 定位准确性的验证 |
| 4.4 距离对齐 |
| 4.4.1 互相关法 |
| 4.4.2 最小熵法 |
| 4.5 相位补偿 |
| 4.6 基于时频分析的改进加窗处理方法 |
| 4.7 转动补偿 |
| 4.7.1 距离徙动补偿 |
| 4.7.2 基于锐度的方位向相位补偿 |
| 4.8 实测数据的处理结果 |
| 4.9 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（10）机载SAR图像地理编码研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机载SAR发展概况 |
| 1.2.2 地理编码技术发展概况 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.4 本文的内容安排 |
| 第二章 机载SAR图像的地理编码基本原理 |
| 2.1 机载SAR成像原理 |
| 2.1.1 SAR回波特性 |
| 2.1.2 典型的成像算法 |
| 2.1.3 运动补偿原理和方法 |
| 2.1.4 点目标仿真实验 |
| 2.2 机载SAR图像地理编码的必要性分析 |
| 2.2.1 近距离压缩 |
| 2.2.2 透视收缩 |
| 2.2.3 迭掩 |
| 2.2.4 阴影 |
| 2.2.5 小结 |
| 2.3 机载SAR图像地理编码的处理流程 |
| 2.3.1 斜地投影 |
| 2.3.2 几何定位 |
| 2.3.3 地图投影 |
| 2.3.4 拟合与插值 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 机载SAR图像的几何定位 |
| 3.1 机载SAR图像的几何定位研究意义 |
| 3.2 机载SAR图像几何定位方法 |
| 3.2.1 概述 |
| 3.2.2 多项式定位法 |
| 3.2.3 共线方程定位法 |
| 3.2.4 F.Leber I构像模型法 |
| 3.2.5 基于等效中心投影的定位模型 |
| 3.2.6 距离-多普勒定位法 |
| 3.2.7 几何定位方法小结 |
| 3.3 机载SAR图像距离多普勒定位法的解算方法 |
| 3.3.1 概述 |
| 3.3.2 基于距离多普勒定位法的AGM解算方法 |
| 3.3.3 基于距离多普勒定位法的RGM解算方法 |
| 3.3.4 基于距离多普勒定位法的ASF数值解析法 |
| 3.3.5 基于距离多普勒定位法的最小二乘解法 |
| 3.3.6 距离多普勒定位方程的解算方法小结 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 机载SAR图像地理编码实现 |
| 4.1 传统的机载SAR图像地理编码实现 |
| 4.2 一种基于空变多项式的地理编码算法与实现 |
| 4.2.1 概述 |
| 4.2.2 基于距离多普勒敏感度方程的最小二乘求解 |
| 4.2.3 空变多项式校正 |
| 4.2.4 验证实验与讨论 |
| 4.3 一种改进的基于反向定位的地理编码算法与实现 |
| 4.3.1 概述 |
| 4.3.2 区域网格定位 |
| 4.3.3 反向定位及重采样 |
| 4.3.4 验证实验与讨论 |
| 4.4 地理编码中几何定位的误差分析 |
| 4.4.1 概述 |
| 4.4.2 载机位置误差 |
| 4.4.3 载机运动速度误差 |
| 4.4.4 斜距误差 |
| 4.4.5 地面高程误差 |
| 4.4.6 机载SAR图像几何定位影响因素小结 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 结束语 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
四、一种模拟生成机载SAR回波数据的方法（论文参考文献）
- [1]基于ZYNQ的机载SAR实时回波仿真研究[J]. 赵文达,韩松. 计算机仿真, 2021(08)
- [2]基于FPGA的雷达地面目标SAR成像方法研究[D]. 欧海峰. 西安石油大学, 2021(09)
- [3]机载SAR性能诊测系统设计与实现[D]. 罗星林. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]基于TWSVM的SAR任务适应性评估方法研究与实现[D]. 陶倩. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]机动平台SAR斜视成像算法及GPU并行计算研究[D]. 张尊杰. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [6]面向机载SAR诊测的数字仿真平台设计与实现[D]. 程智凌. 电子科技大学, 2020(07)
- [7]基于数据融合的机载SAR任务适应性评估方法的研究[D]. 傅琦. 电子科技大学, 2020(07)
- [8]SAR-GMTI高逼真有源欺骗干扰方法研究[D]. 孙清洋. 上海交通大学, 2019(06)
- [9]基于目标回波定位的机载SAR船只成像处理方法研究[D]. 滕焕超. 中国石油大学(华东), 2019(09)
- [10]机载SAR图像地理编码研究与实现[D]. 王丁. 中国电子科技集团公司电子科学研究院, 2019(02)