發(fā)布時間：2017-08-05 20:30

  本文關鍵詞：典型地面背景電磁模型等效參數(shù)反演技術研究

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【摘要】：微波遙感雷達系統(tǒng)被廣泛應用于地表環(huán)境監(jiān)測和目標探測識別等領域,現(xiàn)如今關于地表對電磁波散射行為的調(diào)制機理和規(guī)律已有大量地表散射模型,這些模型在工程上主要包括“正、逆問題”兩方面：正問題中只要有合理的粗糙度和介電參數(shù)輸入電磁散射模型中,就能產(chǎn)生指定地貌的雷達回波；逆問題則通過測得的回波幅度,結(jié)合模型的對應關系反演出地貌的粗糙度和介電參數(shù)。該兩方面問題的研究由于有各自不同的出發(fā)點而相對孤立,而對正問題而言,為了使散射模型在工程上有效化,除了散射模型的描述能力之外,保證輸入?yún)?shù)的準確性也是關鍵。因此,研究地表等效參數(shù)從自然語言到算法語言的有效映射,形成等效參數(shù)邊界模型,是地表散射模型實用化的重要前提之一。本文首先介紹了幾種自然界典型地貌,并建立了其介電常數(shù)模型,總結(jié)了地貌幾何特征的兩個關鍵參數(shù)及該參數(shù)針對幾種地貌的初始反演范圍；其次,介紹了幾種隨機粗糙面電磁建模方法,考察了積分方程地表散射模型的適用范圍和精度,分析了地表幾何參數(shù)對其后向散射系數(shù)的影響。利用地貌后向散射系數(shù)的實測數(shù)據(jù)與地表電磁模型,進一步通過遺傳算法反演得到等效參數(shù)邊界。本文中為了實現(xiàn)反演邊界的目的,在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎上提出了兩個新方法,它們分別是：為了獲得多解的反向變異方法,即找到最優(yōu)解之后,不斷循環(huán)找到符合要求的多個次優(yōu)解；為了停止算法迭代的個體重復判據(jù),即通過判斷解集中個體的重復率來適時地停止算法,該方法同時也能夠保證解集反演完整；最后,本文將基于反演得到的等效參數(shù)邊界數(shù)據(jù)集建立了等效參數(shù)邊界數(shù)學模型,并對模型進行驗證和誤差分析。結(jié)果表明,利用模型計算出來的幾何參數(shù),通過隨機粗糙面電磁模型計算出的后向散射系數(shù)和實際地貌的情況吻合的較好。該等效參數(shù)邊界模型一旦成熟利用,不但充實了仿真軟件后端的數(shù)據(jù)庫,為散射模型提供有效的輸入,使其在正問題應用中實用化。而且利用該等效參數(shù)邊界模型獲得的幾何參數(shù)計算出的后向散射系數(shù),能夠作為雙站電磁散射的實測數(shù)據(jù),從而為建立雙站電磁模型提供前提。
【關鍵詞】：介電常數(shù)模型 隨機粗糙面電磁模型 反演技術 遺傳算法 等效參數(shù)邊界模型
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P631.325
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.1 粗糙面電磁散射建模國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 遙感反演技術國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11
• 1.3 論文研究內(nèi)容及目標11-12
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)12-13
• 第二章 典型地貌特征13-25
• 2.1 典型地貌的介電特性13-19
• 2.1.1 土壤介電常數(shù)模型13-16
• 2.1.2 瀝青、混凝土介電常數(shù)模型16-17
• 2.1.3 沙地介電常數(shù)模型17-18
• 2.1.4 植被介電常數(shù)模型18-19
• 2.2 典型地貌的回波特性19-23
• 2.2.1 地表電磁后向散射系數(shù)實測數(shù)據(jù)19-21
• 2.2.2 地表關鍵性幾何參數(shù)的介紹21-23
• 2.3 本章小結(jié)23-25
• 第三章 典型地貌電磁建模方法25-35
• 3.1 隨機粗糙面電磁散射建模方法25-29
• 3.1.1 基爾霍夫近似法25-28
• 3.1.2 微擾法28
• 3.1.3 小斜率近似法28-29
• 3.1.4 積分方程法29
• 3.2 關于隨機粗糙面的IEM模型29-34
• 3.2.1 IEM模型推導過程30-33
• 3.2.2 IEM模型算例演示33-34
• 3.3 本章小結(jié)34-35
• 第四章 地面等效參數(shù)反演35-47
• 4.1 利用遺傳算法實現(xiàn)隨機粗糙面等效參數(shù)反演35-38
• 4.1.1 遺傳算法及其反演流程簡介35-36
• 4.1.2 三種改進的遺傳算子36-38
• 4.2 遺傳算法如何實現(xiàn)地表等效參數(shù)邊界反演38-41
• 4.2.1 尋找次優(yōu)解39-41
• 4.2.2 算法停止迭代的條件41
• 4.3 反演的等效參數(shù)結(jié)果驗證41-45
• 4.3.1 遺傳算法驗證41-42
• 4.3.2 反演單個解的結(jié)果驗證42-43
• 4.3.3 反演多個解的結(jié)果驗證43-45
• 4.4 本章小結(jié)45-47
• 第五章 地表等效參數(shù)模型47-57
• 5.1 數(shù)據(jù)處理與建模47-51
• 5.1.1 線性模型47-48
• 5.1.2 高斯模型48-51
• 5.2 模型驗證與誤差分析51-55
• 5.2.1 模型驗證51-54
• 5.2.2 誤差分析54-55
• 5.3 本章小結(jié)55-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 研究工作及其成果總結(jié)57
• 6.2 存在的不足以及后續(xù)工作展望57-59
• 致謝59-61
• 參考文獻61-65
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文65

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本文編號：626846