基于CALIPSO和转动拉曼-米散射激光雷达研究北京地区大气气溶胶特性

为提高大气气溶胶参数反演结果的准确性,结合实验室研制的转动拉曼-米散射激光雷达和NASA的CALIPSO,仅用2个激光雷达的弹性后向散射信号,无需对激光雷达比进行假设,反演出了2012年春季北京上空晴天、雨后、阴霾天气的气溶胶光学参数的垂直分布. 结果表明:此方法可有效地获取气溶胶消光系数和后向散射系数的垂直分布;气溶胶的消光系数值在阴霾天气最高,晴天次之,雨后最低.      

基于遗传神经网络算法的海面风速反演新方法

针对海面运动的复杂性、海面电磁散射理论模型的局限性以及利用SAR图像反演海面风速存在的非线性现象,基于遗传神经网络的方法,以业务化的CMOD4模式函数数据为基础,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法,建立一种SAR风速反演的新模型。试验结果表明,利用遗传神经网络方法反演海面风速是可行的,当随机误差小于10%时,模型的抗噪能力较强,风速反演的精度较为理想。比较不同风速下的反演结果可以发现,在中、小风速的情况下,模型的抗噪能力较强,模型学习拟合和预测检验的精度相对较高;在大风速的情况下,模型的反演能力有待于进一步提高。     

星载ATP平台的建模与仿真

采用了分析力学中的拉格朗日方程对星载ATP平台进行了动力学分析,推导出了较准确的运动方程,并说明了为什么U型转台比T型、L型转台具有更高的精度和结构稳定性.利用无刷直流电机的方程式,给出了星载ATP平台系统的非线性数学模型,并利用MATLAB进行了数学仿真,通过实验进行了验证,此模型可作为设计和调试星载ATP平台控制器的基础.     

2008年1月9日西藏改则扎西错Ms6．9级地震的InSAR实测形变场

2008年1月9日西藏自治区改则县以东扎西错附近发生一次Ms6．9级地震,利用欧洲EnviSat雷达遥感卫星资料,获取了该次地震的同震形变场。观测显示地震造成震中区半径30km范围内近东西向升降变形,最大近0．5m。借助均匀弹性半空间位错模型,估计本次地震基本是一次正断破裂过程,其最大倾滑量在2．0—2．4m之间。地震发生在走向N30°E、朝北西向倾滑58°的隐伏正断层,可能没有产生地表破裂。但单一断层的均匀位错不能完全解释InSAR形变场的复杂变化,推测InSAR观测到地表变形是主、余震两次破裂的结果。     

PSInSAR公共主图像优化选取方法研究

在综合考虑空间垂直基线、时间基线和多普勒质心频率基线对干涉图去相关影响的基础上,分析和研究了时序SAR图像中优化选取一幅或多幅公共主图像的两种实用模型;结合具体的ERS-1／2SLCSAR图像,开展了PS InSAR公共主图像的优化选取试验,提出了利用基于DESCW和综合相关系数γ^m的公共主图像优化选取方法在一系列时序SAR图像中优化选取一幅或多幅公共主图像的实甩化数据处理流程。理论分析和计算数据充分表明,该数据处理流程是可行的。     

机载与星载雷达的电波传播大气折射修正

讨论了球面分层（水平均匀）大气层（含低层大气与电离层）机载与星载雷达的电波传播大气折射修正.首先利用射线最低点附近的折射指数剖面作为球面分层大气的折射指数剖面求得雷达的临界视在俯角与射线近地点,并给出了考虑折射的雷达视线距离严格表达式.其次判断待修正的大气折射属于何种情况,并利用射线描迹法对所有12种大气折射情况进行了定位修正.最后进行了测速修正.     

适于大斜视角星载SAR系统的改进距离-多普勒算法

分析了当天线斜视角增大时,导致传统距离-多普勒成像算法性能下降的主要误差来源.提出了一种适合大斜视角星载SAR系统的改进距离-多普勒算法,并给出了处理仿真点目标数据得到图像质量的比较.结果表明,在大斜视角情况下,改进算法的性能远大于传统的距离\|多普勒成像算法.     

适于大斜视角星载SAR系统的改进距离┐多普勒算法

分析了当天线斜视角增大时,导致传统距离－多普勒成像算法性能下降的主要误差来源。提出了一种适合大斜视角星载ＳＡＲ系统的改进距离－多普勒算法,并给出了处理仿真点目标数据得到图像质量的比较。结果表明,在大斜视角情况下,改进算法的性能远大于传统的距离－多普勒成像算法。     

星载激光雷达的发展与应用

简要介绍了激光雷达的原理和发展过程,并对国外主要星载激光雷达系统(MOLA,GLAS等)的技术参数和科学目标等进行了详细的叙述,总结了星载激光雷达在各领域中的应用情况,最后指出了现阶段我国发展星载激光雷达的可能性和必要性。     

星载雷达弱目标长时间积累算法研究

空间弱目标的远距离探测与跟踪是星载雷达目标探测的关键技术之一,受星上计算机实时计算能力和存储能力的限制,空间远距离、弱目标的长时间直接全相干积累难以实现。在已有的分段处理方法基础上,提出了一种段内相干-段间二次相干积累的长时间积累算法,该算法对存储要求低,且具有很好的积累效果,非常适合实时处理和时间重叠处理。给出了算法的实现步骤和积累效率分析,与全相干处理相比该算法的额外信噪比损失仅为-2.4 dB。仿真结果验证了理论分析的结果和算法的有效性。