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多波束前视声呐图像提高分辨率技术研究

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多波束前视声呐图像提高分辨率技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-13页
注释表第13-14页
缩略词第14-15页
第一章 绪论第15-22页
  1.1 研究背景与意义第15-16页
  1.2 国内外研究现状第16-20页
    1.2.1 成像声呐的发展现状第16-17页
    1.2.2 声呐图像提高分辨率的技术途径第17-20页
  1.3 本文主要研究内容与章节安排第20-22页
第二章 多波束前视声呐系统总体架构第22-33页
  2.1 引言第22页
  2.2 多波束前视声呐成像原理第22-23页
  2.3 声呐系统总体结构第23-26页
    2.3.1 组成模块第23-25页
    2.3.2 技术指标第25页
    2.3.3 工作原理第25-26页
  2.4 系统成像视觉优化第26-32页
    2.4.1 通道幅相较正第26-27页
    2.4.2 成像算法优化第27-29页
    2.4.3 动态范围优化第29-30页
    2.4.4 扇形视图转换第30-32页
  2.5 本章小结第32-33页
第三章 基于失真度评估的时变聚焦波束形成算法第33-50页
  3.1 引言第33页
  3.2 波束形成的基本原理第33-35页
    3.2.1 声呐阵列的数学模型第33-34页
    3.2.2 波束形成器的实现第34-35页
  3.3 波束优化的综合设计第35-37页
    3.3.1 基于数据统计的波束优化设计第35-36页
    3.3.2 基于数据独立的波束优化设计第36-37页
  3.4 基于失真度评估的时变聚焦波束形成第37-46页
    3.4.1 近场时变聚焦模型第37-38页
    3.4.2 成像波束优化设计第38-39页
    3.4.3 失真度评估的定义第39-40页
    3.4.4 算法仿真与分析第40-46页
  3.5 FPGA实现与成像测试第46-49页
  3.6 本章小结第49-50页
第四章 基于和差波束测角的单脉冲前视成像算法第50-59页
  4.1 引言第50页
  4.2 和差波束单脉冲测角原理第50-53页
  4.3 单脉冲前视成像算法流程第53-55页
  4.4 实测数据仿真与分析第55-58页
  4.5 本章小结第58-59页
第五章 基于卷积反演的扫描波束方位向超分辨算法第59-75页
  5.1 引言第59页
  5.2 反卷积问题与病态性分析第59-62页
    5.2.1 反卷积的病态性第59-60页
    5.2.2 奇异值分解分析第60-61页
    5.2.3 反卷积的正则化第61-62页
  5.3 波束扫描方位向卷积模型第62-65页
  5.4 基于卷积反演的扫描波束方位向超分辨算法第65-70页
    5.4.1 贝叶斯准则第65-67页
    5.4.2 算法推导与实现第67-70页
  5.5 实测数据仿真与分析第70-74页
  5.6 本章小结第74-75页
第六章 基于稀疏表示的声呐图像超分辨率重建算法第75-88页
  6.1 引言第75页
  6.2 声呐图像退化模型第75页
  6.3 图像的稀疏表示理论第75-82页
    6.3.1 稀疏表示理论第75-77页
    6.3.2 稀疏编码算法第77-78页
    6.3.3 字典学习算法第78-82页
  6.4 基于稀疏表示的声呐图像超分辨率重建算法第82-87页
    6.4.1 改进的NEDI插值第82-84页
    6.4.2 超分辨率算法流程第84-85页
    6.4.3 实验结果与分析第85-87页
  6.5 本章小结第87-88页
第七章 结束语第88-90页
  7.1 总结第88-89页
  7.2 展望第89-90页
参考文献第90-95页
致谢第95-96页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第96页

本篇论文共96页,点击这进入下载页面
 
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