高分辨sar成像cbp与pfa算法研讨.pdf

大斜视角的SAR成像RD快速算法，处理了斜视角比较大的情况

机载多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)可以实现高分辨成像,但不可避免的存在运动误差补偿的问题。
对多子带并发的机载MIMO-SAR系统进行研究,首先建立并分析了MI-MO-SAR运动误差模型;然后提出了一种扩展的MIMO-SAR运动补偿距离徙动算法(RMA),通过改进的Stolt映射将距离徙动校正与方位向聚焦分开,并结合两步运动补偿技术对MIMO-SAR回波数据的运动误差进行校正,消除了运动误差带来的影响;最初在空频域对各子带信号进行带宽合成实现了距离向高分辨。
用该算法对散射点目

本文采用两种改进的算法:基于HSV的小波融合算法(HSV-WT)、基于区域特征的自适应小波包融合算法(AWP)分别对多光谱LandSatTM数据与全色SPOT-5数据、TM数据与ERS-2的合成孔径雷达SAR数据进行融合.融合结果表明两种改进算法融合后的数据在保持光谱信息和提高空间细节信息两方面均得到提高.当应用两种方法对同一组数据进行处理时,AWP的功能参数优于HSV-WT.这两种算法相对传统小波算法,能克服对高频信息处理的缺陷,突破待融合数据的分辨率比值限制,实现分辨率之比非2n的数据融合.

SAR成像中的ChirpScaling算法。
①将回波信号变换到距离多普勒域，并与变标方程相乘，完成补余RCM矫正②距离向FFT将数据变换到二维频域进行距离婚配滤波、二次距离压缩和一致RCM矫正。
③距离向IFFT将数据变回到距离多普勒域，进行方位婚配滤波和附加相位矫正。
④方位向IFFT将信号变回时域，得到最终SAR图像。

为解决传统均值比(ratioofaverage,ROA)算子检测SAR(syntheticapertureradar,SAR)图像边缘时出现的受噪声影响大和边缘定位精度低等问题,结合平稳小波变换的优点,提出一种平稳小波去噪和改进ROA算法的SAR图像边缘检测方法。
首先,利用平稳小波进行去噪预处理,减少相干斑噪声。
然后,通过把传统ROA算子的4个检测方向增加为8个,以及利用非极值抑制进行边缘定位,在检测方向和定位精度两个方面改进ROA算法。
实验结果表明,该方法的去噪功能和边缘检测效

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。