不同成因天然沥青的结构组成特征研究

利用液相色谱等仪器分析手段,较系统地研究了不同成因类型的天然沥青及模拟沥青样品,特别是其中的胶质、沥青质重组分,揭示了沥青结构组成中的成因信息。研究表明,不同成因的天然沥青具有各自特有的化学结构和组成,综合利用其结构组成特征能准确有效地判断天然沥青的成因类型,在其开发利用研究中具有重要的应用价值。     

长相关积累STAP处理的星载SAR-GMTI

目前多通道STAP多应用在短相干脉冲积累(CPI)模式的非成像体制雷达地杂波抑制,而对长CPI的SAR成像体制下的讨论较少。文中首先分析两种体制下STAP采用的不同信号模型,研究CPI对回波统计特性的影响和两种体制目标功率谱的差异。然后讨论SAR成像体制下STAP的应用,分析空时去相干性的影响。指出星载非平稳杂波环境中长CPI多普勒后处理的优势:既能有效降低杂波秩,减小样本支持数,同时减弱对空时去相关源的敏感性,又可得到动目标SAR图像。最后给出仿真实例。     

干涉SAR模拟器通道幅相特性实时校正方法

干涉SAR模拟器是构建单航过InSAR系统地面半实物仿真系统的重要地检设备,模拟器通道幅相非理想特性会影响对干涉性能的准确评估.研究了基于实时滤波校正模拟器通道幅相特性的方法:采用相关加窗处理从闭环数据中提取通道幅相特性,提出了复Remez算法和遗传算法相结合的方法设计复FIR滤波器系数,采用FPGA实现高数据率数据的实时滤波.通过实时校正将模拟器通道间幅相一致性误差峰峰值从1 dB/10度量级提高至0.1 dB/1度水平,半实物试验验证了本文实时校正方法的有效性.     

一种有效的增益误差校准方法

本文针对增益误差对空间谱估计性能的影响，提出了一种基于算术平均值的平滑校准方法，并将它与其它核准方法进行了比较，理论分析和实验仿真均表明了本文提出的方法具有更好的稳健性能和校准效果。     

柔性稀疏阵的稳健波束形成

本文将导向矢量失配时的稳健波束形成问题归结为二次锥规划问题,利用高效的内点法求解。该波束形成器成功地应用于存在阵元位置误差的柔性稀疏阵,相对于经典的对角线加载法、特征空间法,在不同的输入信噪比下获得了更好的输出信号干扰加噪声比。仿真结果表明对超稀疏分布的柔性阵,阵元位置误差对输出SINR起决定性影响,而阵列稀疏程度对其影响不大。     

超宽带LFM信号的BP成像算法

本文推导了基于超宽带LFM信号模型的SAR的后向投影(BP)成像算法,研究了距离向压缩数据在方位向聚焦的具体实现,讨论了距离向采样率对图像性能的影响,最后通过计算机仿真,验证了算法的有效性.     

极化子效应对ZnS/CdSe核壳量子点光吸收系数的影响

在有效质量近似下,利用量子力学密度矩阵理论,从理论上研究了考虑极化子效应后核壳量子点中线性、三阶非线性以及总的光吸收系数在不同条件下随入射光能量变化的关系。通过数值计算,分析了电子-LO声子和电子-IO声子相互作用对ZnS/CdSe柱型核壳结构量子点光吸收系数的影响。结果表明,极化子效应对光吸收系数有很大影响,不同声子模式对光吸收系数影响大小不同。考虑电子-LO声子后,光吸收系数被大大提高。另外,入射光强和弛豫时间对系统的吸收系数也有很大影响。     

一种差分SAR层析高分辨成像方法

城区建筑的4维成像是差分SAR层析的重要应用领域之一。此种应用背景下,如何利用空间-时间2维平面内稀疏分布的观测数据,在保持方位向-距离向分辨率的同时实现高程向-形变速率向的高分辨成像是差分SAR层析面临的难点问题。在确定性点目标模型下,基于松弛(RELAX)算法,该文提出了一种适用于城区建筑目标的差分SAR层析高分辨成像方法。与统计模型下的空间谱估计方法相比,该方法无需多视处理,能够保持方位向-距离向分辨率。与奇异值分解方法相比,该方法具有更优的高程向-形变速率向分辨能力。在仿真实验和Envisat-ASAR实测数据处理中,该方法的有效性得到了验证。     

椭圆轨道全零多普勒导引律研究

星载合成孔径雷达(SAR)数据处理中,多普勒特性对于方位向性能以及成像精度都有直接的影响。基于轨道动力学理论,在椭圆轨道情况下,该文导出了同时考虑偏航控制和俯仰控制的多普勒中心频率解析表达式,分别分析了偏航控制和俯仰控制对多普勒中心的影响,提出一种基于椭圆轨道的全零多普勒方法,并用TerraSAR-X轨道参数进行了数值仿真,仿真结果表明,使用该方法后,多普勒中心频率被减小到不超过5 Hz,比传统的偏航导引方法缩小了约一百倍,比基于瞬时圆轨道的全零多普勒方法缩小了5倍,表明了该方法的有效性。     

基于均匀圆阵的近场源三维参数估计

基于均匀圆阵,提出一种近场源距离-方位角-俯仰角联合估计算法。利用阵元观测数据,构造一组高阶累积量矩阵,通过矩阵联合对角化技术得到阵列流形矩阵的估计。根据阵列流形矩阵的估计以及近场和远场条件下方位角相同的结论,获得方位角的估计。利用阵列流形矩阵和方位角的估计,得到距离和俯仰角的估计。该方法无需二维频域峰值搜索或参数配对。计算机仿真验证了算法的有效性。