本文關(guān)鍵詞：多層墻體穿透目標(biāo)成像算法研究

  更多相關(guān)文章： 建筑物透視雷達(dá) 成像方法 聚焦延時(shí)計(jì)算 圖像融合 建筑布局

【摘要】：目標(biāo)成像是建筑物透視雷達(dá)探測(cè)的重要內(nèi)容,其廣泛應(yīng)用于隱秘監(jiān)視,災(zāi)難救援,反恐等領(lǐng)域,并且發(fā)揮著重要的作用。由于實(shí)際中建筑環(huán)境大多比較復(fù)雜,因此對(duì)多層墻體的研究具有很大的實(shí)際意義,而為了得到場(chǎng)景目標(biāo)信息,目標(biāo)成像技術(shù)在多層墻體建筑物透視雷達(dá)探測(cè)中就顯得尤為重要。本文主要圍繞成像方法、多層墻體穿透聚焦延時(shí)計(jì)算、人體目標(biāo)圖像融合和建筑布局圖像融合進(jìn)行研究,詳細(xì)內(nèi)容見(jiàn)下文:1、研究了后向投影成像算法,并且使用公式對(duì)成像原理進(jìn)行了描述;針對(duì)后向投影成像算法的成像結(jié)果信噪比較低的情況,研究了組合互相關(guān)后向投影成像算法;針對(duì)復(fù)雜環(huán)境有可能出現(xiàn)的通道回波幅度相差較大的情況,通過(guò)對(duì)各通道接收到的回波幅度歸一化對(duì)后向投影成像算法進(jìn)行了改進(jìn);最后,通過(guò)仿真與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的方式對(duì)上述成像算法進(jìn)行了測(cè)試,針對(duì)組合互相關(guān)成像算法的復(fù)雜度較高,改進(jìn)后的成像算法進(jìn)行了驗(yàn)證。2、針對(duì)墻體介電常數(shù)相同的情況,研究了基于相同介電常數(shù)的已知多層墻體補(bǔ)償算法;針對(duì)未知墻體的情況,研究了基于自聚焦的未知多層墻體補(bǔ)償算法;針對(duì)墻體參數(shù)已知的均勻墻體的情況,研究了已知多層墻體折射定律補(bǔ)償算法;針對(duì)非均勻墻體的情況,提出了基于積分的已知多層非均勻墻體補(bǔ)償算法,并且使用大量公式及圖表對(duì)該算法的原理進(jìn)行了深入說(shuō)明;最后使用仿真數(shù)據(jù)分別對(duì)以上補(bǔ)償算法進(jìn)行了驗(yàn)證。3、針對(duì)單視角人體目標(biāo)成像整體質(zhì)量欠佳的問(wèn)題,研究了算術(shù)融合算法,研究了模糊邏輯融合算法,研究了兩步模糊融合算法,并且分別用仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的方式對(duì)以上融合算法進(jìn)行了驗(yàn)證;研究了建筑布局成像模型及算法;針對(duì)單視角情況下無(wú)法得到建筑布局全貌的問(wèn)題,研究了MSA融合算法,研究了模糊邏輯融合算法,研究了兩步模糊融合算法,研究了MNK檢測(cè)器融合算法,最后使用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)以上算法進(jìn)行了驗(yàn)證。本文對(duì)多層墻體情況下的建筑物透視雷達(dá)目標(biāo)成像進(jìn)行了深入研究,并且對(duì)建筑布局成像技術(shù)進(jìn)行了附帶研究,本文使用大量公式及圖表對(duì)文章中出現(xiàn)的算法進(jìn)行了闡述,研究了建筑物透視雷達(dá)成像算法,研究了多層墻體補(bǔ)償算法,研究了圖像融合算法,為該領(lǐng)域的發(fā)展做出了一份努力。
【關(guān)鍵詞】：建筑物透視雷達(dá) 成像方法 聚焦延時(shí)計(jì)算 圖像融合 建筑布局
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景與研究意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)11-14
• 1.2.1 成像算法11-12
• 1.2.2 墻體補(bǔ)償算法12-13
• 1.2.3 圖像融合算法13-14
• 1.3 本文主要工作14-16
• 第二章 多層墻體補(bǔ)償算法研究16-44
• 2.1 成像算法16-26
• 2.1.1 信號(hào)模型16-17
• 2.1.2 后向投影成像算法17-18
• 2.1.3 組合互相關(guān)后向投影成像算法18-19
• 2.1.4 改進(jìn)后向投影成像算法19-20
• 2.1.5 仿真驗(yàn)證20-23
• 2.1.6 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證23-26
• 2.2 基于相同介電常數(shù)的已知多層墻體補(bǔ)償算法26-31
• 2.2.1 算法內(nèi)容26-30
• 2.2.2 仿真驗(yàn)證30-31
• 2.3 基于自聚焦的未知多層墻體補(bǔ)償算法31-34
• 2.3.1 圖像評(píng)價(jià)準(zhǔn)則31-32
• 2.3.2 算法內(nèi)容32-33
• 2.3.3 仿真驗(yàn)證33-34
• 2.4 已知多層墻體折射定律補(bǔ)償算法34-37
• 2.4.1 算法內(nèi)容34-36
• 2.4.2 仿真驗(yàn)證36-37
• 2.5 基于積分的已知多層非均勻墻體補(bǔ)償算法37-43
• 2.5.1 算法內(nèi)容37-41
• 2.5.2 仿真驗(yàn)證41-43
• 2.6 本章小結(jié)43-44
• 第三章 人體目標(biāo)圖像融合算法44-60
• 3.1 算術(shù)融合算法44-46
• 3.1.1 加法融合44
• 3.1.2 乘法融合44-45
• 3.1.3 主分量分析融合45-46
• 3.2 模糊邏輯融合算法46-48
• 3.3 兩步模糊融合算法48-51
• 3.4 仿真驗(yàn)證51-54
• 3.5 實(shí)測(cè)驗(yàn)證54-59
• 3.6 本章小結(jié)59-60
• 第四章 建筑布局圖像融合算法60-75
• 4.1 建筑布局成像60-64
• 4.1.1 回波模型與成像算法60-61
• 4.1.2 實(shí)測(cè)驗(yàn)證61-64
• 4.2 MSA融合算法64-65
• 4.2.1 算法內(nèi)容64
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果64-65
• 4.3 模糊邏輯融合算法65-67
• 4.4 兩步模糊融合算法67-71
• 4.5 M-N-K檢測(cè)器融合算法71-74
• 4.5.1 算法內(nèi)容71-72
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果72-74
• 4.6 本章小結(jié)74-75
• 第五章 結(jié)束語(yǔ)75-77
• 5.1 全文總結(jié)75-76
• 5.2 工作展望76-77
• 致謝77-78
• 參考文獻(xiàn)78-82
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果82-83

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 吳遷;楊紅雨;;模糊邏輯在圖像融合中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2010年15期

2 崔國(guó)龍;孔令講;楊建宇;;步進(jìn)變頻穿墻成像雷達(dá)中反投影算法研究[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2008年06期

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本文編號(hào)：926965