高分三号SAR图像方位模糊抑制研究及实现

高分三号SAR图像方位模糊抑制研究及实现

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时间:2019-05-17

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1、涵务杉i气氏病硕士学位论文高分三号SAR图像方位模糊抑制研究及实现作者姓名学校导师姓名、职称邢孟道教授企业导师姓名、职称苏军海高工申请学位工程硕士西安电子繼大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研宄工作及取得的研宄成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料

2、一。与我同工作的同事对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一切法律责任学位论文若有不实之处,本人承担。本人签名:日期:西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,,允许查阅、借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容允许采用影印、。同时本人保证缩印或其它复制手段保存论文,结合学位论文研究成果完成的论

3、、发明专利等成果。文,署名单位为西安电子科技大学保密的学位论文在。_年解密后适用本授权书::本人签名h导师签名——w緣―.日期:摩。h日期:学校代码10701学号1502121413分类号TN95密级公开西安电子科技大学硕士学位论文高分三号SAR图像方位模糊抑制研究及实现作者姓名:雍俊领域:电子与通信工程学位类别:工程硕士学校导师姓名、职称:邢孟道教授企业导师姓名、职称:苏军海高工学院:电子工程学院提交日期:2018年6月ResearchandImplementationofAz

4、imuthAmbiguitySuppressinginGF-3SARImagingAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationsEngineeringByYongjunSupervisor:XingMengdaoTitle:ProfessorSupervisor:SuJunhaiTitle:SeniorEngineerJ

5、une2018June2018摘要摘要星载合成孔径雷达(SpaceborneSyntheticApertureRadar,SSAR)具有较宽测绘带、高分辨以及广域的目标成像等优点,受到越来越多的关注。传统的单通道系统由于受到最小天线面积约束的影响,高分辨和宽测绘带成像条件无法同时满足,同时方位向欠采样引起SAR图像方位模糊,造成了SAR图像的严重误判。多通道SAR能够突破最小天线面积的限制,使得高分辨率和宽测绘带成像需求能够同时满足。在多通道星载SAR系统中,利用成像处理获取无模糊信号的关键在于多通道解模糊技术,

6、其解模糊性能主要依赖于阵列构型的确定性、通道幅相特性的一致性以及回波误差等因素。针对以上星载SAR方位模糊抑制问题开展研究,主要内容概括以下三个方面:1.针对高分三号SAR图像单通道方位模糊抑制问题,研究了由于方位向欠采样引起的方位模糊,介绍了通过压缩感知理论来恢复无方位模糊图像的成像算法,将此方法应用于某星载SAR实测数据。同时分析了理想滤波器在抑制单通SAR方位模糊的局限,即理想滤波器只适用于小范围区域或某一参考点目标,通过对主像和模糊像在SAR图像上方位和距离向上位置偏移量的分析,提出了对大区域图像分块处理

7、,再进行拼接、成像,有效的避免了目标信息与构造滤波器的偏离,失配的情况。2.针对高分三号SAR图像双通道方位模糊抑制问题,详细分析了方位等效相位中的位置误差、通道间的时间误差、姿态测量误差和通道、天线间的幅相误差对成像的影响。首先,介绍了自适应幅相误差估计和粗补偿方法研究,而此问题的限制条件是方位向上不存在方位多普勒模糊。其次,又分析了基于自适应权值的空域滤波的模糊抑制技术。最后提出了一种由粗到细两步走的通道误差校正方法,第一步,利用小波滤波函数对非平坦频谱进行误差拟合提取,针对双通道信号的相位误差,利用相关函数

8、进行粗校正、方位向重构处理,第二步基于相位误差的方法,达到求解最优补偿相位值。3.针对高分三号SAR图像双通道海洋动目标检测和方位模糊模糊抑制中,存在动目标成像位置偏移和散焦等问题,本文首先对动目标检测和提取等方面进行了介绍,之后先以目标图像熵值最小化为目标函数进行通道误差估计算法,再运用局部最大似然最小熵(Maximumlilelihoodminimumentroy,M

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