基于分形的典型地形建模与SAR图像仿真

基于分形的典型地形建模与SAR图像仿真

论文摘要

本文对如何利用分形技术建立典型地形模型进行了深入研究,以分形布朗运动(FBM)为理论基础,通过对随机中点位移法(MPD算法)的迭代初值进行约束与调整,以及对算法的迭代过程和参数选取进行优化,给出了一种典型地形的建模方法。利用该方法所生成的典型地形地貌的数字模型,不但更能反映真实地形的特性,而且具有地形结构的可控性。并在研究了目标的SAR成像原理的基础上,对生成的地形数字模型进行了SAR成像仿真。本文首先概述了分形几何的基本思想和理论知识,阐述了FBM的由来、特点和生成方法等,通过FBM引入MPD算法,为地形建模奠定理论基础。为使地形模型能更好地反映真实地形的特性,研究了地形分形特征的提取方法、真实地形和组合FBM模型的分形特性,对MPD算法的迭代过程与参数选取进行了优化,用来生成组合FBM模型。随后又针对MPD算法中的随机因素,分析了初始迭代数据和分形参数对地形结构的影响,研究了地形数据分类与调整方法,讨论了实现地形结构可控性的算法流程。综合上述两方面工作,给出了一种典型地形的建模方法,使生成的地形更好地体现了真实地形的特性,而且具有地形结构可控性,而这些是常规的MPD算法无法实现的。通过仿真实验和结果分析,验证了本文的典型地形建模方法的可行性和有效性。然后,以建立的典型地形为研究对象,根据地面场景几何模型和雷达的关系,结合散射模型,计算地面场景的后向散射系数,并讨论了SAR图像仿真中的几何畸变问题。仿真了背景目标的后向散射系数图,验证了本文建立的背景目标散射模型能够真实反映出地面的散射特性。最后研究了雷达回波模拟、成像处理方法和SAR图像的相干斑噪声问题,完成了典型地形背景目标的SAR图像仿真,得到较为理想的结果。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景与意义
  • 1.2 三维地形建模
  • 1.3 SAR 图像模拟
  • 1.3.1 雷达图像模拟发展概况
  • 1.3.2 SAR 图像模拟方法
  • 1.4 本文研究内容
  • 第二章 分形布朗运动与随机中点位移法
  • 2.1 分形理论基础
  • 2.1.1 分形几何的概念
  • 2.1.2 分形的分类
  • 2.2 分形布朗运动
  • 2.2.1 布朗运动
  • 2.2.2 分形布朗运动
  • 2.3 FBM 的生成算法
  • 2.3.1 MPD 算法生成一维FBM 曲线
  • 2.3.2 MPD 法生成二维FBM 曲面
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 典型地形地貌的分形几何建模
  • 3.1 地形的分形特征
  • 3.1.1 分形特征的提取方法
  • 3.1.2 真实地形的分形参数
  • 3.2 基于组合FBM 模型的地形建模
  • 3.2.1 组合FBM 模型的特点
  • 3.2.2 组合FBM 模型的生成方法
  • 3.3 地形可控性的实现方法
  • 3.3.1 初始迭代数据的影响
  • 3.3.2 DEM 数值的调整方法
  • 3.3.3 MPD 算法的分形参数调整方法
  • 3.4 典型地形的建模及结果分析
  • 3.4.1 建模过程与仿真结果
  • 3.4.2 仿真结果分析
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 地形背景目标的后向散射模型
  • 4.1 后向散射系数的计算模型
  • 4.1.1 后向散射系数的经验模型
  • 4.1.2 后向散射系数计算模型的确定
  • 4.2 小平面单元模型
  • 4.2.1 小平面单元与SAR 平台的几何关系
  • 4.2.2 小平面单元模型的建立方法
  • 4.3 地形背景后向散射模型的模拟方法
  • 4.3.1 几何畸变的产生原因
  • 4.3.2 几何畸变现象的模拟
  • 4.4 实验结果分析
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 地形背景目标的SAR 图像仿真
  • 5.1 SAR 成像基本原理
  • 5.2 回波信号的模拟方法
  • 5.2.1 点目标回波信号模型
  • 5.2.2 分布目标的回波模型
  • 5.3 SAR 成像处理方法
  • 5.3.1 SAR 成像的二维联合处理方法
  • 5.3.2 SAR 回波信号的可分离处理
  • 5.4 SAR 图像相干斑噪声的仿真
  • 5.5 数据仿真与成像
  • 5.5.1 仿真参数确定
  • 5.5.2 点目标的模拟
  • 5.5.3 多点目标的模拟
  • 5.5.4 地形背景目标的仿真
  • 5.6 本章小结
  • 第六章 总结与展望
  • 6.1 总结
  • 6.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 在校期间的研究成果及发表的学术论文
  • 相关论文文献

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