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基于SAR层析技术的输电铁塔形变提取算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | abstract | 第6-7页 | | 第一章 绪论 | 第10-20页 | | 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 | | 1.2.1 D-InSAR技术的国内外研究现状 | 第12-14页 | | 1.2.2 SAR层析及差分层析技术的国内外研究现状 | 第14-18页 | | 1.3 论文主要研究内容及结构安排 | 第18-20页 | | 第二章 SAR层析及差分层析技术成像原理 | 第20-28页 | | 2.1 SAR层析技术 | 第20-25页 | | 2.1.1 成像原理 | 第20-23页 | | 2.1.2 SAR层析技术的成像流程 | 第23-25页 | | 2.2 SAR差分层析成像原理 | 第25-27页 | | 2.2.1 成像原理介绍 | 第25-26页 | | 2.2.2 SAR差分层析技术的成像流程 | 第26-27页 | | 2.3 本章小结 | 第27-28页 | | 第三章 SAR差分层析算法研究 | 第28-41页 | | 3.1 PS点识别算法 | 第28-29页 | | 3.1.1 振幅离差法 | 第28-29页 | | 3.1.2 振幅阈值法 | 第29页 | | 3.2 散射点估计算法 | 第29-31页 | | 3.2.1 AIC散射点估计算法 | 第29页 | | 3.2.2 MDL散射点估计算法 | 第29-30页 | | 3.2.3 GDE散射点估计算法 | 第30-31页 | | 3.3 Capon算法 | 第31-33页 | | 3.3.1 信号模型 | 第31页 | | 3.3.2 Capon原理介绍 | 第31-33页 | | 3.4 压缩感知算法 | 第33-39页 | | 3.4.1 压缩感知模型 | 第34-36页 | | 3.4.2 正交匹配追踪算法 | 第36-38页 | | 3.4.3 分段弱正交匹配追踪算法 | 第38-39页 | | 3.5 基于二次筛选的SWOMP算法 | 第39-40页 | | 3.6 本章小结 | 第40-41页 | | 第四章 SAR差分层析仿真实验与分析 | 第41-49页 | | 4.1 散射点估计算法性能对比仿真实验 | 第41-42页 | | 4.2 非均匀基线对散射点重构影响实验 | 第42-43页 | | 4.3 散射点重构仿真实验 | 第43-45页 | | 4.4 模拟输电铁塔重构仿真实验 | 第45-48页 | | 4.5 本章小结 | 第48-49页 | | 第五章 输电铁塔的形变信息提取实验 | 第49-63页 | | 5.1 实验数据介绍 | 第49页 | | 5.2 实验结果及分析 | 第49-62页 | | 5.2.1 茂县地区输电铁塔形变信息提取实验 | 第49-56页 | | 5.2.2 西昌地区输电铁塔形变信息提取实验 | 第56-59页 | | 5.2.3 成都地区建筑形变信息提取实验 | 第59-62页 | | 5.3 本章小结 | 第62-63页 | | 第六章 输电铁塔倾斜位移信息提取研究 | 第63-83页 | | 6.1 传统DInSAR技术的工作原理 | 第63-66页 | | 6.2 输电铁塔倾斜位移提取的几何模型建立 | 第66-69页 | | 6.3 输电铁塔塔顶倾斜位移提取结果及分析 | 第69-82页 | | 6.3.1 倾角传感器的工作原理及使用方法 | 第69-72页 | | 6.3.1.1 倾角传感器工作原理 | 第69-71页 | | 6.3.1.2 倾角传感器提取输电铁塔倾斜位移工作原理 | 第71-72页 | | 6.3.2 倾角传感器测量实验 | 第72-73页 | | 6.3.3 四川地区Radarast-2数据实验 | 第73-79页 | | 6.3.3.1 普洪线输电铁塔提取结果及分析 | 第73-77页 | | 6.3.3.2 锦苏线输电铁塔提取结果及分析 | 第77-79页 | | 6.3.4 云南地区TerraSAR-X数据提取结果及分析 | 第79-82页 | | 6.4 本章小结 | 第82-83页 | | 第七章 总结与展望 | 第83-85页 | | 7.1 总结 | 第83-84页 | | 7.2 展望 | 第84-85页 | | 致谢 | 第85-86页 | | 参考文献 | 第86-90页 | | 攻读硕士期间的研究成果 | 第90页 |
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论文编号BS4308432，这篇论文共90页
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