SAR成像处理的目的是要得到目标区域散射系数的二维分布，它是一个二维相关处理过程，通常可以分成距离向处理和方位向处理两个部分。
在处理过程中，各算法的区别在于如何定义雷达与目标的距离模型以及如何解决距离－方位耦合问题，这些问题直接导致了各种算法在成像质量和运算量方面的差异。
在处理过程中，各算法的区别在于如何定义雷达与目标的距离模型以及如何解决距离－方位耦合问题，这些问题直接导致了各种算法在成像质量和运算量方面的差异。
2023/10/14 3:07:25
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在构建355,532,1064nm3个波长的后向散射效率因子与355nm和532nm两个波长的消光效率因子查算表的基础上,正演计算出气溶胶的3个波长的后向散射系数与两个波长的消光系数（3β和2α）。
通过非线性拟合,模拟反演了对数正态单峰分布情况下气溶胶的谱分布参数。
结果表明：该方法可以反演得到单峰分布的气溶胶谱分布参数,不同初始值对反演结果的影响较小;复折射指数对气溶胶谱分布的反演起重要作用,当复折射指数的实部和虚部分别具有±1步长范围内的不确定性时,反演得到的粒子数浓度、几何标准偏差和峰值半径3个参数的相对误差分别为20.32%、33.50%和24.72%,其中实部比虚部的误差贡献更大。
该研究为多波长激光雷达反演气溶胶谱分布垂直廓线的研究提供了理论基础。
通过非线性拟合,模拟反演了对数正态单峰分布情况下气溶胶的谱分布参数。
结果表明：该方法可以反演得到单峰分布的气溶胶谱分布参数,不同初始值对反演结果的影响较小;复折射指数对气溶胶谱分布的反演起重要作用,当复折射指数的实部和虚部分别具有±1步长范围内的不确定性时,反演得到的粒子数浓度、几何标准偏差和峰值半径3个参数的相对误差分别为20.32%、33.50%和24.72%,其中实部比虚部的误差贡献更大。
该研究为多波长激光雷达反演气溶胶谱分布垂直廓线的研究提供了理论基础。
2023/9/8 9:11:03
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利用米氏散射理论分析O2,N2,CO2，水滴和气溶胶等粒子的散射与偏振特性，通过随机传输理论仿真不同粒子影响下的偏振分布，并与检测结果进行比对，对粒子散射特性及其对空间偏振特性分布的影响进行了系统的理论研究。
计算了不同粒子的散射系数和吸收系数随尺寸和复折射率的变化规律，研究了典型气态分子和非气态粒子偏振度及散射光强随散射角度的变化规律。
通过检测结果与气态分子与非气态粒子影响下的模型之间的对比，得到空间中的偏振分布主要由气态分子决定，而地平附近中性点的出现与太阳高度角较低时辰偏振度的衰减与非气态粒子密切相关的结论。
计算了不同粒子的散射系数和吸收系数随尺寸和复折射率的变化规律，研究了典型气态分子和非气态粒子偏振度及散射光强随散射角度的变化规律。
通过检测结果与气态分子与非气态粒子影响下的模型之间的对比，得到空间中的偏振分布主要由气态分子决定，而地平附近中性点的出现与太阳高度角较低时辰偏振度的衰减与非气态粒子密切相关的结论。
2023/2/10 7:55:47
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可以完整的仿真计算出单粒子或单气泡的mie散射结果。
包括散射系数、散射相函数、效率因子等等，是一个非常好用的程序代码。
matlab代码，很敌对，初学者可以拿来直接使用。
包括散射系数、散射相函数、效率因子等等，是一个非常好用的程序代码。
matlab代码，很敌对，初学者可以拿来直接使用。
2016/5/6 22:27:52
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对潜通信及对潜探测中蓝绿激光将穿透海水表面，大气/海水界面由于风速及其他外力作用而呈现复杂状况，将影响蓝绿激光在界面的传输特性。
针对泡沫-海面复合模型，采用矢量辐射传输理论、米氏理论以及粗糙面散射理论对泡沫海面的散射特性进行了分析。
采用基尔霍夫近似针对JONSWAP海谱，讨论了泡沫海面在蓝绿激光波段的后向散射系数与入射角、风速、风区以及海水温度、含盐度等参量的关系。
结果表明：随着海面上方风速、风区及介电常数的增大，泡沫层对海面的激光散射具有相当大的影响，尤其是在入射角度较大的形态下。
针对泡沫-海面复合模型，采用矢量辐射传输理论、米氏理论以及粗糙面散射理论对泡沫海面的散射特性进行了分析。
采用基尔霍夫近似针对JONSWAP海谱，讨论了泡沫海面在蓝绿激光波段的后向散射系数与入射角、风速、风区以及海水温度、含盐度等参量的关系。
结果表明：随着海面上方风速、风区及介电常数的增大，泡沫层对海面的激光散射具有相当大的影响，尤其是在入射角度较大的形态下。
2017/2/14 7:27:54
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激光雷达方程一般方式 激光雷达接收的信号功率等于:发射激光功率分布与目标后向散射系数的卷积,再考虑光学天线、大气传输衰减等因素。
激光雷达方程一般方式可用下式描述：
激光雷达方程一般方式可用下式描述：
2015/4/7 14:38:41
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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。
2024-04-09 15:03
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