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为进一步优化散射中心参数化模型建模方法, 本文从目标的几何模型出发, 对复杂目标结构按几何面进行分区编号后, 进行散射中心模型的正向自动化建模。自动化方法主要实现了模型长度、位置等参数的自动推算。该方法实现了对目标散射来源、散射机理和散射中心模型参数的全自动判定, 提高了建模效率。首先对几何模型部件分解, 然后采用射线追踪与分集技术, 将目标散射场依照精度要求简化为部分射线贡献叠加, 并研究了散射中心模型参数的自动推算。最后本文计算了一系列散射中心参数化模型, 并与可靠数据对比, 验证了本文自动化建模方法的有效性。  相似文献   
2.
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像包含了复杂目标重要的电磁散射特性,图像中的散射中心可以提供目标结构和散射点位置等重要的目标几何信息。定量分析SAR图像中散射中心分布和形成机理在目标探测和识别领域具有重要的理论意义和应用价值。本文选取典型复杂目标(航母和战车),正向构建了目标散射中心参数化模型。在此基础上,对目标SAR图像中轮廓的形成机理和图像稳定性开展了定量分析,建立了图像中散射中心与散射部件间的良好映射关系,揭示了散射中心的形成机理,进一步分析了目标上随姿态稳定的散射中心与目标局部几何结构之间的联系。此外,针对实际应用中目标几何模型非理想光滑的情形,本文研究了目标表面几何粗糙对SAR图像的影响,目标表面合适的粗糙程度可以改进仿真图像的结果,形成更加清晰的目标轮廓;但若粗糙程度过大则难以客观反映实际模型的电磁特性。本文构建的散射中心模型与实测数据进行了比对,结果吻合良好。  相似文献   
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