导读:本文包含了回波强度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:回波,强度,多普勒,船舶,激光,波束,反射率。
回波强度论文文献综述
李全荣,刘亮[1]（2019）在《基于LiDAR回波强度数据的潮间带植被滤波方法》一文中研究指出地面叁维激光扫描技术以其高精度、高密度等优点,在潮间带地形测量中得到了非常广泛的应用。为了对潮间带地形地貌进行精确反演,必须对点云数据中的非地面点(主要是植被点)予以滤波。对地面叁维激光扫描回波强度数据的距离效应进行改正,利用改正后强度数据实现了一种快速精确的植被滤波方法。实验结果表明:与商业软件利用点云几何信息进行植被滤波相比,根据回波强度数据进行植被滤波的精度约为75%,且大大减少了计算量,对潮间带高精度叁维地形重构有重要研究意义和应用价值。(本文来源于《海洋测绘》期刊2019年04期）
李伟[2]（2019）在《基于回波次数的点云强度滤波方法在处理LiDAR数据中的研究与应用》一文中研究指出机载激光扫描与探测系统,是一种激光对地扫描获取地表空间信息的直接定位技术,作为一种新型的对地测绘手段,其数据处理直接影响到LiDAR技术的使用范围。本项目结合徕卡ALS70-HP机载激光雷达扫描系统,对森林地区LiDAR数据地面点的提取进行了深入研究,探索出利用回波次数点云强度滤波方法,建立基于LiDAR数据制作精细化DEM的独特数据处理流程。(本文来源于《经纬天地》期刊2019年03期）
戴理文[3]（2019）在《基于多波束水深与回波强度融合的高精度水下底质分类方法研究》一文中研究指出多波束测深系统是水下地形地貌数据获取的重要设备,因此,对多波束测深技术进行分析研究,发现其中存在的问题并进行解决具有极为重要的意义。基于此,本文以多波束测深系统的数据为基础,在分析国内外相关研究的基础上,针对多波束测深数据的质量控制、ALL原始文件的数据解析和海底底质分类技术等问题进行了如下工作:(1)对多波束测深系统的组成和工作原理进行了介绍,讨论分析了多波束束控的方法、多波束底部检测方法。(2)对多波束的测深误差进行了分析以及处理改正,其中包括海洋噪声、声呐参数偏差以及声速剖面误差等导致的测量误差及其对应的改正方法,并给出了测深数据综合处理改正的流程。对多波束回波强度数据进行了解译并对多波束中的回波强度增益改正和海底入射角影响改正方法进行了介绍分析。(3)对多波束测深数据的常规滤波方法进行了介绍,针对传统滤波自动化程度低,多项式曲面拟合海底面不贴近,趋势项的数学模型通常无法精确表征海底地形的整体变化趋势,以及如何完整体现海底非平稳地形多波束测深数据的系统性和随机性等问题,本文研究了一种基于改进多面函数抗差最小二乘配置的方法。该方法采用指数函数作为多面函数的核函数,应用改进最小二乘配置的最佳无偏线性估计来消除趋势项的同时准确估计经验协方差函数的参数值以及最终的推估结果,利用抗差最小二乘配置来剔除多波束数据中存在的粗差或异常值。实验结果表明,该方法可以更加精确的表征海底地形的整体趋势变化,保证多波束测深数据的质量。(4)对ALL原始文件的数据结构进行了详细的解析,在MATLAB平台上实现了原始数据的解码,提取出相关的水深数据、回波强度数据等。通过对回波强度数据的归一化处理、地理坐标位置归算等处理生成了回波强度图像。(5)对海底底质分类的技术方法进行了分析,结合海底底质探测技术的发展,研究了一种基于贝叶斯分类法则下的水深数据融合回波强度数据的底质分类方法。该方法利用测深数据、测深导数等结合回波强度数据采用贝叶斯分类法则进行海底底质的快速分类,同时与单独使用回波强度数据进行分类的结果对比。实验结果表明,本文方法的底质分类精度结果较高,总体分类精度达到了91.7%,较单独使用回波强度数据的分类总体精度提高了8.4个百分点,Kappa系数评定结果也高于单独使用回波强度数据的评定结果,达到0.876,进一步开拓了多波束测深系统的多种数据进行海底底质分类探究的发展。(本文来源于《东华理工大学》期刊2019-06-10）
杜松,李晓辉,刘照言,陈育伟,王震[4]（2019）在《激光雷达回波强度数据辐射特性分析》一文中研究指出激光雷达回波强度数据记录表征地物目标辐射特性的信息。利用该数据进行地物目标提取以及遥感定量化应用,逐渐成为激光雷达技术领域的研究热点。从激光雷达辐射传输机理出发,构建具有明确物理意义的激光雷达回波强度数据辐射传输机理方程;基于该方程,系统地探讨和分析激光雷达回波强度数据的辐射特征和关键影响因素;利用搭建的激光雷达实验平台对激光雷达辐射特性进行验证和讨论。本研究为开展激光雷达辐射定标、地物分类和各种定量化应用提供必要的理论依据和技术支持。(本文来源于《中国科学院大学学报》期刊2019年03期）
黄兴友,杨敏,陆琳,闫文辉,杨晓[5]（2019）在《基于云粒子衰减截面和气体吸收的回波强度订正技术》一文中研究指出利用地基Ka波段(35GHz)云雷达在安徽寿县观测层状云数据,在基于云滴谱分布模型和忽略湍流对速度谱宽的影响下,利用雷达反射率因子和速度谱宽反演得到云滴谱参数,并计算出云体中值直径、粒子数浓度、液态水含量;利用离散偶极子近似(discrete dipole approximation,DDA)算法计算出云体中不同大小云粒子的衰减截面,得到云层衰减系数。对毫米波云雷达的探测数据进行衰减订正时,需要考虑大气吸收对电磁波所造成的衰减,大气衰减系数可以通过Liebe模式计算。结果表明:传播路径上的云层衰减系数主要受云层内的液态水含量影响,深厚且回波较强的水云对雷达电磁波的衰减较大;在Ka波段,气体衰减有限,但当水汽丰富时,不能忽视;经过衰减订正后的毫米波雷达数据质量有明显改善。(本文来源于《中国科技论文》期刊2019年01期）
邹书平,李波,杨哲,曹水,李皓[6]（2018）在《强对流天气雷达回波强度相关性对比分析》一文中研究指出为了提高山区复杂地形条件下局地强对流天气监测预警能力,有效减小天气雷达之间对降水目标物回波的测量误差,选取贵阳、毕节、遵义叁部多普勒天气雷达同步观测体扫资料,以贵阳多普勒天气雷达站为基准,对比分析了强对流天气的雷达回波强度的变化特征。初步分析结果表明:贵阳与遵义、毕节雷达之间观测的回波强度具有一致性的波动特征,且存在较大的相关性;贵阳雷达观测的回波强度总体低于毕节、遵义雷达观测数据结果;两部雷达之间回波强度差异主要是由云和降水对雷达波的衰减所产生。(本文来源于《中低纬山地气象》期刊2018年06期）
杨有林,纪晓玲,张肃诏,朱海斌,郑鹏徽[7]（2018）在《基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型》一文中研究指出基于谱分析原理提出了雷达回波强度面积谱的概念及算法,利用宁夏银川多普勒天气雷达回波资料,分析了不同性质降水云的雷达回波强度面积谱,并根据不同性质降水云雷达回波强度面积谱特征,提出了基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型的方法,利用强回波面积(回波强度不小于40 dBZ的回波面积)占总回波面积百分比和基本降水回波面积(回波强度不小于20 dBZ的回波面积)占总回波面积百分比作为降水云类型判别的主要因子,提炼出基于雷达回波强度面积谱特征参数的层状云、积层混合云、对流云等不同类型降水云的判别指标,建立了基于雷达回波的降水云类型自动判识模型。利用该模型对2016-2017年6次强降水过程进行了降水云类型判别试验,模型准确判别出6次强降水过程中2次为对流云降水、4次为混合云降水,判别结果较好地反映了降水云类型,验证了判识方法的可行性。(本文来源于《应用气象学报》期刊2018年06期）
韩静[8]（2018）在《我国天气雷达和星载雷达的数据匹配及其回波强度订正方法研究》一文中研究指出天气雷达对中小尺度灾害性天气具有很强的监测预警能力,对分析中小尺度对流系统的内部结构、理解降水内部的动力学和热力学过程有很大的帮助。单站地基雷达(Ground-based Radar,GR)受到诸如电磁波衰减、地物遮挡、波束充塞程度等影响,在探测能力和数据质量上受到一些限制。为了扩大天气雷达探测范围,需要采用多部天气雷达组网联合探测。然而,组网的各雷达如果缺乏统一标定,则影响雷达网资料一致性,组网拼图以及在数值模式同化的应用中受到限制。本文将稳定运行多年的热带降水测量卫星(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)上搭载的、经过精确标定的测雨雷达(PrecipitationRadar,PR)的数据产品作为标准参照源,通过与江苏省地基雷达观测数据进行对比分析研究,提出基于星载雷达的地基雷达网观测数据一致性定标理论和方法。通过比较雷达反射率因子,发现相邻地基雷达间测量数据的不一致性,并采取一定的方法处理雷达网的系统观测差异,改善雷达网测量的降水产品质量。本文研究了基于几何匹配法的TRMMPR和江苏省六部地基雷达的反射率因子空间匹配。在2008年1月至2014年9月期间,六部地基雷达(南京、常州、连云港、南通、徐州、盐城)与PR的有效匹配时次中分别有265151、230854、453448、322941、480423、467240个有效匹配点。结果表明,单站GR与PR具有良好的空间一致性,有效匹配点主要分布在5km高度以下,大多在15-30dBZ。本文基于谱分析原理,提出傅里叶插值法。通过与双线性插值的结果进行比较,该方法可以更好地凸显强对流天气情况下强回波区的结构特征。为了提高TRMM PR与GR之间观测数据关系的可靠性,本文提出最优可对比数据集法(Available Best Comparable Dataset法,简称ABCD)。该方法包括七个步骤,通过前六步:PR-GR网格配对、GR方位角调整、GR地物阻挡处理、径向距离选择、垂直高度选择、NUBF的处理,逐步剔除TRMM PR与地基雷达对比数据中的不确定数据,筛选出一个PR与GR之间最优可对比的数据集,最终利用该数据集计算得到GR与PR反射率因子偏差并以此订正地基雷达反射率因子值。通过(1)ABCD方法中各步骤统计量的变化对比分析、(2)自动站降水与GR订正前后估测降水对比分析、(3)订正前后的两部地基雷达回波差异分析、(4)订正前后拼图效果检验,结果均表明,ABCD法能有效订正GR反射率因子偏差,使GR之间的观测值保持一致。在ABCD方法的基础上,以全球降水测量(Global Precipitation Measurement,GPM)主卫星上搭载的Ku波段降水雷达(Ku-Band Precipitation Radar,KuPR)为参考标准,挑选2016年的两次降水过程,比较分析了 GPMKuPR和长江下游叁部地基雷达(南京、常州、合肥)之间的差异。从GR和KuPR全部配对数据中,筛选最优可对比的数据去订正多地基雷达的标定误差,最终得到一个空间连续且观测值准确的反射率和降水估计产品。订正后相邻GRs重迭区的Z和QPE的差异分别减小了 65%和92%,不连续现象基本消失,订正后MGR-QPE与雨量计观测值更一致。最后利用先进的区域性预报系统(the Advanced Regional Prediction System,ARPS)及其同化系统(ARPS DataAssimilation System,ARPSDAS),通过同化订正前、后的雷达反射率因子数据,对雷达资料的同化方案以及中小尺度暴雨天气模拟预报等方面的应用进行分析研究。结果表明,在单层网格设置下,以NCEP再分析资料作为背景场,在云分析系统(Cloud Analysis System)加入雷达反射率因子会对气象要素场和降水模拟产生影响,其中初始湿度场和降水预报场得到明显改善。同化订正后的反射率因子可以进一步调整气象要素场,对模拟预报降水的效果更好,降水分布和降雨量更接近实况。(本文来源于《南京信息工程大学》期刊2018-06-01）
李沛婷,赵庆展,陈洪[9]（2018）在《回波强度约束下的无人机LiDAR点云K-means聚类滤波》一文中研究指出针对目前无人机激光雷达点云滤波过程中存在的效率低、误分割和精度差等问题,本文在对点云叁维坐标进行K-means聚类得到不同聚类结果的基础上,引入最大-最小标准化方法对不同聚类结果的点云回波强度原始值进行标准化,得到0-1范围回波强度规则值。针对不同聚类结果选择不同范围的回波强度规则值得到对应地面点云,以提升研究区点云的滤波精度并减少其地面点云的数据量。同时,对比利用K-means聚类对叁维坐标和回波强度原始值进行滤波的结果。结果表明:对研究区点云去噪、抽稀预处理后得到107 372个点云数,利用K-means方法对叁维坐标和回波强度原始值进行聚类滤波得到地面点数为66 713个,占点云总数的62.133%。通过使用本文方法可剔除过分割地表植被点13 648个,得到地面点云占点云总数的49.422%。该方法能够较好地保持地形轮廓并降低地面点云的数据量,从而为后期快速建立高精度DEM奠定基础。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2018年04期）
李吉祥,周新聪,初秀民,陈德山,陈先桥[10]（2017）在《基于单波束仰扫回波信号强度处理的船舶吃水检测技术》一文中研究指出针对内河船舶超吃水引发的船舶安全问题,提出单波束声呐在水下仰扫,对目标船舶回波信号的强度值进行处理并滤除干扰误差,测量内河船舶动态吃水值的检测方法。采用自适应阈值法甄别仰扫单波束声呐发射到船底的回波信号,利用中值滤波滤除回波信号异常数据得到单波束声呐到目标船舶底部的距离,用测深传感器测得的水深值减去此距离得到船舶的实时吃水值。对不同吃水值的模拟船舶进行吃水测量实验,结果表明:该系统能够较为准确测量船舶吃水值。(本文来源于《船海工程》期刊2017年06期）
回波强度论文开题报告
（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：
机载激光扫描与探测系统,是一种激光对地扫描获取地表空间信息的直接定位技术,作为一种新型的对地测绘手段,其数据处理直接影响到LiDAR技术的使用范围。本项目结合徕卡ALS70-HP机载激光雷达扫描系统,对森林地区LiDAR数据地面点的提取进行了深入研究,探索出利用回波次数点云强度滤波方法,建立基于LiDAR数据制作精细化DEM的独特数据处理流程。
（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。
回波强度论文参考文献
[1].李全荣,刘亮.基于LiDAR回波强度数据的潮间带植被滤波方法[J].海洋测绘.2019
[2].李伟.基于回波次数的点云强度滤波方法在处理LiDAR数据中的研究与应用[J].经纬天地.2019
[3].戴理文.基于多波束水深与回波强度融合的高精度水下底质分类方法研究[D].东华理工大学.2019
[4].杜松,李晓辉,刘照言,陈育伟,王震.激光雷达回波强度数据辐射特性分析[J].中国科学院大学学报.2019
[5].黄兴友,杨敏,陆琳,闫文辉,杨晓.基于云粒子衰减截面和气体吸收的回波强度订正技术[J].中国科技论文.2019
[6].邹书平,李波,杨哲,曹水,李皓.强对流天气雷达回波强度相关性对比分析[J].中低纬山地气象.2018
[7].杨有林,纪晓玲,张肃诏,朱海斌,郑鹏徽.基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型[J].应用气象学报.2018
[8].韩静.我国天气雷达和星载雷达的数据匹配及其回波强度订正方法研究[D].南京信息工程大学.2018
[9].李沛婷,赵庆展,陈洪.回波强度约束下的无人机LiDAR点云K-means聚类滤波[J].地球信息科学学报.2018
[10].李吉祥,周新聪,初秀民,陈德山,陈先桥.基于单波束仰扫回波信号强度处理的船舶吃水检测技术[J].船海工程.2017
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