导读:本文包含了相位梯度自聚焦论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:相位,梯度,孔径,多普勒,算法,激光,构型。
相位梯度自聚焦论文文献综述
孙丹[1]（2019）在《基于相位梯度自聚焦算法的激光雷达图像补偿》一文中研究指出传统激光图像补偿方法,通过高斯建模各帧激光图像单时间通道的回波,减小噪声干扰,没有考虑回波中的杂强波,且过程较为复杂、图像补偿效果差。提出基于相位梯度自聚焦算法的激光雷达图像补偿方法,通过叁维坐标系内分解振动、泰勒级数展开等过程计算振动导致的激光雷达图像的相位误差,使用相位梯度自聚焦图像补偿算法,通过循环移位、加窗、估计相位梯度和迭代补偿四个过程实现激光雷达图像补偿。经实验证明,所提方法确保有效补偿激光图像的同时,相位误差结果估计的偏差低于0. 01 rad,CPU占用率和内存占用率分别是8. 65%和3. 24%,且效率高于其他方法,说明所提方法能够高效、准确的补偿激光雷达图像。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年05期）
张洁,王然,张珂殊[2]（2016）在《相位梯度自聚焦算法在合成孔径激光雷达中的应用与改进》一文中研究指出相位梯度自聚焦(PGA)算法广泛应用于合成孔径雷达的运动误差补偿。激光信号波长比微波信号小3~4个数量级,因而在合成孔径激光成像过程中,实验平台的振动会引入极大的相位误差,导致成图质量下降。在合成孔径激光雷达(SAL)成像过程中应用PGA算法,并针对激光波段信号的特点对传统的PGA算法在加窗方法上加以改进。实现了SAL样机在室外64m成像距离下的快速合成孔径激光成像的实验验证,证明PGA算法能够实现散焦数据中相位误差的精确补偿,且改进后的PGA算法在达到同样补偿效果的前提下,迭代次数更少。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2016年06期）
王昕,蒋锐,朱岱寅,朱兆达[3]（2016）在《一种改进的SAR反投影图像相位梯度自聚焦方法》一文中研究指出反投影(BP)算法是一类经典的合成孔径雷达(SAR)成像处理方法。BP在已知航迹条件下可以实现数据的高精度聚焦。但是,BP重建图像中,运动误差导致的目标散焦通常沿着不同的方向存在,残留距离徙动不能严格限制在一个距离分辨率单元内,运动补偿困难。文中提出了一种修正投影栅格的子带宽相位梯度自聚焦(PGA)处理方案。其中,基于数据采集平面的非均匀栅格重建图像,完全去除了目标散焦方向的空变特性。然后,对子带宽分解的反投影数据进行PGA运动补偿并拼接得到全分辨率图像。最后,点目标仿真验证了该方法的有效性。(本文来源于《现代雷达》期刊2016年01期）
李浩林,陈露露,张磊,邢孟道,保铮[4]（2014）在《相位梯度自聚焦在FFBP聚束SAR处理中的应用》一文中研究指出基于孔径分解和图像递归融合的快速分解后向投影算法具备接近频域算法的运算复杂度和媲美后向投影算法的聚焦性能.与频域成像算法不同,使用快速分解后向投影算法重建的直角坐标系图像或极坐标系图像均无法满足传统自聚焦方法的使用条件.为了解决这个问题,在原快速分解后向投影算法的基础上创新地引入了虚拟极坐标系,提出了改进快速分解后向投影算法,为自聚焦处理提供图像域与距离压缩相位历程域之间的傅里叶变换对关系.其次,建立全新的重迭子孔径构型,提出了嵌套多孔径相位梯度自聚焦的改进快速分解后向投影算法.最后,利用X波段聚束合成孔径雷达实测数据对该方法进行了验证.(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2014年03期）
周松,包敏,陈士超,邢孟道,保铮[5]（2013）在《一种适用于机载/固定站构型BiSAR成像的改进相位梯度自聚焦方法》一文中研究指出在机载/固定站构型双站合成孔径雷达(Airborne/Stationary Bistatic Synthetic Aperture Radar,A/S-BiSAR)成像中,回波信号方位不变性的假设不再成立;完成距离徙动校正和距离压缩之后,同一距离单元处信号的多普勒调频率具有沿方位向变化的特性。该信号特性导致了传统的相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus,PGA)方法对相位误差的估计精度显着下降。针对该问题,该文提出了一种改进PGA方法。与传统PGA方法相比,该方法通过增加对样本信号的剩余二次相位补偿,有效减小了变化的多普勒调频率对相位误差估计的影响,从而提高了对相位误差的提取精度;此外,该方法考虑了对距离空变相位误差的估计和补偿,使之适用于宽测绘带条件下的A/S-BiSAR成像。实测数据的处理和分析验证了该文方法的有效性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2013年06期）
叶春茂,宁夏,杨健,樊康[6]（2012）在《一种分块相位梯度自聚焦算法的并行实现》一文中研究指出为有效实现合成孔径雷达(SAR)平台运动误差的补偿,提出了一套适合实际应用的分块相位梯度自聚焦(PGA)并行实现算法。首先,针对大场景观测中运动误差的空变性,提出了分块的PGA方法;然后,针对PGA补偿中所涉及较大运算量,采用通用图形计算显卡(GPGPU)进行了算法的并行化实现。采用NVIDIA公司的Tesla C2050对所述方法进行了实现,取得了良好的运动补偿效果以及优异的处理速度提升。该研究结果为SAR成像处理器的设计提供了一种有效途径。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2012年05期）
闫龙,郑妍,李颜超[7]（2012）在《改进的机载SAR相位梯度自聚焦算法》一文中研究指出相位梯度自聚焦算法的关键步骤是加窗处理,窗宽度的确定决定了成像效果,宽度过大将会引入大量的噪声,反之将无法包含足够成像用的散焦信息.文中针对复杂场景中强散射点的划分不同,提出了一种改进的相位梯度自聚焦方法,该方法通过对强散射点的划分设定阈值,采用门限式加窗方法.与原有相位梯度自聚焦方法成像的比较中,在分辨率和清晰度上优越于原有方法,最后使用机载雷达真实数据对该方法的有效性进行检验.(本文来源于《应用科技》期刊2012年01期）
林格,刘明敬,郝明[8]（2010）在《改进的相位梯度自聚焦加窗方法》一文中研究指出相位校正是ISAR(逆合成孔径雷达)成像中的关键步骤,校正的精度直接关系到成像的质量。相位梯度自聚焦算法是一种广泛使用的相位校正算法,可以有效地补偿目标复杂运动所造成的相位误差。本文在研究传统PGA(相位梯度自聚焦)算法的基本步骤所起作用的基础上,对加窗方法进行改进,提出以归一化平均能量来估计误差支撑区域的方法。该方法综合考虑了非目标区域与目标区域的归一化平均能量,并将两者的均值作为提取误差支撑区域的阈值。对实测数据进行成像的处理结果表明,该方法可以提高自聚焦算法的收敛速度,使其更具有鲁棒性和实时性。(本文来源于《信息化研究》期刊2010年07期）
王颖,高云芳,李青山,王鹏[9]（2009）在《FMCW SAR相位梯度自聚焦算法研究》一文中研究指出调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)是一种新近提出来的成像雷达体制,它结合调频连续波与合成孔径成像技术,具有体积小、重量轻、成本低、分辨率高等一系列优点。在SAR成像中,相位误差是成像质量下降的主要原因。针对FMCW SAR的特点,分析了二阶相位误差对成像质量的影响,然后以二阶相位误差为例建立了存在相位误差的FMCW SAR信号模型,研究了适合于FMCW SAR的相位梯度自聚焦算法,仿真结果表明该算法能够校正相位误差的影响,提高了成像精度。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2009年06期）
张友文[10]（2009）在《条带式合成孔径声呐相位梯度自聚焦算法》一文中研究指出相位梯度自聚焦(PGA)算法是一种稳健的高分辨SAR相位校正方法,在SAR领域得到广泛应用;但PGA是针对聚束式合成孔径雷达提出的,不能直接用于条带式合成孔径声呐,为补偿小运动误差对合成孔径声纳图像造成的影响,文中考察了条带式合成孔径声呐运动误差模型和聚束合成孔径声呐运动误差模型之间的内在关系,推导了条带式合成孔径声呐的误差模型,提出了把相位梯度自聚焦应用到条带式合成孔径声呐的相应方式.首先,将条带式合成孔径声呐的成像沿方位向分割为有重迭的小的条带,然后,用聚束式PGA算法分别对各分块后的图像进行自聚焦处理,最后将各聚焦后的分块图像以适当的方式拼接在一起形成新的图像,从而实现条带模式合成孔径声呐的PGA处理.水池数据的处理证实了本文方法的可行性和有效性.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2009年05期）
相位梯度自聚焦论文开题报告
（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：
相位梯度自聚焦(PGA)算法广泛应用于合成孔径雷达的运动误差补偿。激光信号波长比微波信号小3~4个数量级,因而在合成孔径激光成像过程中,实验平台的振动会引入极大的相位误差,导致成图质量下降。在合成孔径激光雷达(SAL)成像过程中应用PGA算法,并针对激光波段信号的特点对传统的PGA算法在加窗方法上加以改进。实现了SAL样机在室外64m成像距离下的快速合成孔径激光成像的实验验证,证明PGA算法能够实现散焦数据中相位误差的精确补偿,且改进后的PGA算法在达到同样补偿效果的前提下,迭代次数更少。
（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。
相位梯度自聚焦论文参考文献
[1].孙丹.基于相位梯度自聚焦算法的激光雷达图像补偿[J].激光杂志.2019
[2].张洁,王然,张珂殊.相位梯度自聚焦算法在合成孔径激光雷达中的应用与改进[J].激光与光电子学进展.2016
[3].王昕,蒋锐,朱岱寅,朱兆达.一种改进的SAR反投影图像相位梯度自聚焦方法[J].现代雷达.2016
[4].李浩林,陈露露,张磊,邢孟道,保铮.相位梯度自聚焦在FFBP聚束SAR处理中的应用[J].西安电子科技大学学报.2014
[5].周松,包敏,陈士超,邢孟道,保铮.一种适用于机载/固定站构型BiSAR成像的改进相位梯度自聚焦方法[J].电子与信息学报.2013
[6].叶春茂,宁夏,杨健,樊康.一种分块相位梯度自聚焦算法的并行实现[J].清华大学学报(自然科学版).2012
[7].闫龙,郑妍,李颜超.改进的机载SAR相位梯度自聚焦算法[J].应用科技.2012
[8].林格,刘明敬,郝明.改进的相位梯度自聚焦加窗方法[J].信息化研究.2010
[9].王颖,高云芳,李青山,王鹏.FMCWSAR相位梯度自聚焦算法研究[J].中国电子科学研究院学报.2009
[10].张友文.条带式合成孔径声呐相位梯度自聚焦算法[J].哈尔滨工业大学学报.2009
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