导读:本文包含了雷达信息论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:纹理,高分辨率SAR影像,单体建筑物,震害信息识别
雷达信息论文文献综述
詹森,张景发,龚丽霞,李强,王建飞[1]（2019）在《基于纹理特征的高分辨率合成孔径雷达影像单体建筑物震害信息识别》一文中研究指出获取震后建筑物震害信息有利于开展人员救援和灾后重建工作。由于高分辨率合成孔径雷达(SAR)数据少有震前数据存档,利用震后单时相高分辨率SAR数据评估建筑物震害成为研究热点,但利用高分辨率SAR数据对单体建筑物的研究却很少。以叁景北川老县城震后0. 24 m Terra SAR-X聚束模式(ST)数据为数据源,经多视处理后提取建筑物纹理特征,对比分析不同视数大小和纹理计算窗口大小对建筑物震害识别影响,确定最佳纹理计算窗口大小和视数大小。结合震前光学数据,获得SAR单体建筑物轮廓图,随机选取建筑物轮廓样本作为训练样本,引入支持向量机(SVM)和随机森林(RF)分类器识别建筑物震害信息。结果表明,基于纹理特征的SVM、RF方法能有效地识别高分辨SAR影像单体建筑物震害信息,SVM识别精度均在80%以上,RF识别精度均在83%以上。可见基于高分辨率SAR数据的纹理特征识别建筑物震害方法稳定有效,可为灾后应急、灾害评估和灾后重建工作提供可靠信息支撑。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年31期）
姜军,陈雄[2]（2019）在《基于B/S架构的雷达装备信息综合管理系统设计》一文中研究指出雷达作为应用最为广泛的军用传感器,在现代战争中的地位越来越重要。笔者针对雷达装备管理的现代化需求,对管理系统的框架和体系结构等要素进行了分析,并研究设计了基于B/S架构的雷达装备信息综合管理系统,希望能够为相关研究提供借鉴。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年20期）
连辉锦,裴晓飞,陈祯福,杨波[3]（2019）在《一种融合雷达与视觉信息的目标检测算法》一文中研究指出本文针对车辆前方目标的识别与跟踪,提出一种融合雷达与视觉信息的目标检测算法。文中首先介绍了毫米波雷达的目标检测算法和摄像头目标数据的采集与处理,通过时间补偿的方法将摄像头目标数据同步到雷达,并采用限幅均值滤波法对原始数据进行滤波,然后再基于规则融合雷达与摄像头的目标信息。经实验验证,本文提出的融合方法可以有效地检测和跟踪车辆前方目标。(本文来源于《2019中国汽车工程学会年会论文集（1）》期刊2019-10-22）
李孝荣,冯涛,李君惠,赵浩然[4]（2019）在《通用计算平台上二次雷达信号与信息并行处理简介》一文中研究指出引言:"雷达"是无线电探测及测距的简称,该术语最初是由美国海军提出的。准确的说,通常所说的雷达都指的是一次雷达。一次雷达通过旋转的天线向各个方向发射出具有一定频率的高功率脉冲,当发射的电磁波遇到合适的反射面时小部分能量朝天线旋转方向被反射回来。一次雷达的关键设计就在于能够探测反射能量的装置。利用这种方式探测到飞机以后,由于无线电波的传播速度是已知的,可以通过测量能量发射和反射能量被接收之间的时间间隔(本文来源于《电子世界》期刊2019年19期）
宗小猛[5]（2019）在《船舶首向信息未接入AIS设备和雷达的案例分析》一文中研究指出介绍一起船舶首向信息未接入AIS设备和雷达的船舶安全检查典型案例及缺陷纠正情况,解读《国内航行海船法定检验技术规则2004》及修改通报的相关要求,对国内航行海船配备船舶首向传送装置提出相关建议。(本文来源于《世界海运》期刊2019年10期）
宋张亮,高志海,孙斌,秦朋遥,李长龙[6]（2019）在《无人机载激光雷达(LiDAR)沙丘特征线信息自动提取技术研究》一文中研究指出沙丘移动是风蚀荒漠化的重要表征之一,而沙丘形态参数变化是沙丘移动的具体表现。针对目前沙丘形态参数提取中存在的地面测量过程沙丘形态易受破坏、普通光学影像难以获得沙丘叁维信息等问题,文中以甘肃民勤西沙窝为研究区,利用无人机载激光雷达(LiDAR)数据,基于沙丘沙脊线和坡脚线处剖面曲率变化特征,发展了一种沙丘特征线自动提取算法。与地面实测数据的验证结果表明:该算法提取精度较高,沙脊线和坡脚线偏差为0.53m和0.52m,沙丘高度的实测值与估测值之间的R~2达到了0.993,RMSE为0.2326m。基于无人机载激光雷达数据开展算法研发是实现沙丘特征线自动提取有效途径,能够为区域沙丘移动监测和防沙治沙等荒漠化防治工作提供科学数据和技术支持。(本文来源于《干旱区资源与环境》期刊2019年12期）
王利花,金辉虎,王晨丞,孙瑞悉[7]（2019）在《基于合成孔径雷达的农作物后向散射特性及纹理信息分析——以吉林省农安县为例》一文中研究指出及时掌握农作物类型、时空分布和结构信息,是合理调整农业结构的重要科学依据。针对光学遥感依赖于太阳辐射,在农作物生长周期内常受制于云雾的影响而无法获取到光学遥感数据的问题,本文采用全天时全天候、不受云雾等天气影响的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)影像,探讨典型农作物的后向散射特性和纹理特征,为采用合成孔径雷达影像实现高精度农作物大面积监测提供科学依据。以吉林省农安县为例,利用12景Sentinel-1B双极化SAR影像数据,经影像预处理和统计分析,研究不同极化的农作物后向散射特性和纹理信息。结果表明:3种作物(大豆、玉米、水稻1和水稻2)同极化(VV)的SAR后向散射系数在生长周期内均高于交叉极化(VH),农作物植株形态改变极化方式的能力为-25～-15dB。3种作物在整个生长期内,后向散射系数呈现较大波动,各阶段后向散射特征差异明显。在生长初期,土壤对后向散射特征起主要作用,在SAR图像上表现为暗色调;随着作物生长,冠层散射迭加土壤散射作用占据主要位置,散射值随作物生长呈现逐渐增加的趋势,在SAR图像上表现为亮色调;拔节(分枝)后(7月10日后)作物的后向散射信号除冠层散射作用外,还主要受到土壤含水量及其与作物相互作用的影响,因此拔节后两种水稻后向散射系数下降幅度较大。水稻对雷达波的吸收强于玉米和大豆,整体上后向散射系数第2种水稻<第1种水稻<玉米<大豆,尤其在VH极化方式下表现更明显。对作物SAR纹理信息的研究表明纹理信息的均值、方差和协同性对于农作物的SAR识别更有效,最佳纹理信息为VH极化均值,有利于识别3种作物;VV极化方差和VV协同性有助于区分两种水稻; SAR影像识别作物的最佳时相为5月23日至7月10日。(本文来源于《中国生态农业学报(中英文)》期刊2019年09期）
关振红,刘本东[8]（2019）在《基于雷达成像算法的车辆信息检测系统》一文中研究指出测量道路上行驶车辆信息是雷达在民用领域中一项重要的应用,当车道中车辆较多并且车行进速度比较缓慢时,如何准确获取车流信息一直是该领域内研究的难点。基于雷达成像算法的车辆信息检测系统采用雷达成像中最大修正峰度距离对准算法估计车辆的速度,同时,车辆的长度等信息也能检测出来,该检测系统可以作为智慧城市中采集交通信息的一种手段。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2019年08期）
黄大通,崔国龙,葛萌萌,孔令讲[9]（2019）在《多维信息联合的多基地雷达欺骗干扰抑制技术》一文中研究指出针对距离-速度复合欺骗干扰,本文提出了一种基于多维信息联合的多基地雷达欺骗干扰抑制技术。首先,在各接收站中通过常规信号处理方法提取到真假目标的多维信息矩阵;接着在融合中心,基于真假目标幅度上的统计差异,进行干扰识别;然后,鉴于真实目标的多普勒多样性,进行多普勒维上的干扰识别;最后,根据目标的"同源性",在距离维将虚假目标完全识别的同时,完成了对真实目标定位。通过数字仿真可见,该方法在保证了真实目标识别率的基础上,实现了对复合欺骗干扰的有效抑制和对真实目标的准确定位。(本文来源于《信号处理》期刊2019年08期）
王淑林,张冉[10]（2019）在《基于毫米波雷达和视觉信息融合的车辆检测》一文中研究指出为了避免单一传感器对于车辆检测的不稳定问题,本文基于假设验证的决策思想,通过融合毫米波雷达和机器视觉信息,将雷达检测信息映射到图像中构建感兴趣区域,而后采用机器视觉方法在感兴趣区域中进行前方车辆验证。实验表明该信息融合方法提高了车辆检测的准确性。(本文来源于《科技风》期刊2019年23期）
雷达信息论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
雷达作为应用最为广泛的军用传感器,在现代战争中的地位越来越重要。笔者针对雷达装备管理的现代化需求,对管理系统的框架和体系结构等要素进行了分析,并研究设计了基于B/S架构的雷达装备信息综合管理系统,希望能够为相关研究提供借鉴。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
雷达信息论文参考文献
[1].詹森,张景发,龚丽霞,李强,王建飞.基于纹理特征的高分辨率合成孔径雷达影像单体建筑物震害信息识别[J].科学技术与工程.2019
[2].姜军,陈雄.基于B/S架构的雷达装备信息综合管理系统设计[J].信息与电脑(理论版).2019
[3].连辉锦,裴晓飞,陈祯福,杨波.一种融合雷达与视觉信息的目标检测算法[C].2019中国汽车工程学会年会论文集（1）.2019
[4].李孝荣,冯涛,李君惠,赵浩然.通用计算平台上二次雷达信号与信息并行处理简介[J].电子世界.2019
[5].宗小猛.船舶首向信息未接入AIS设备和雷达的案例分析[J].世界海运.2019
[6].宋张亮,高志海,孙斌,秦朋遥,李长龙.无人机载激光雷达(LiDAR)沙丘特征线信息自动提取技术研究[J].干旱区资源与环境.2019
[7].王利花,金辉虎,王晨丞,孙瑞悉.基于合成孔径雷达的农作物后向散射特性及纹理信息分析——以吉林省农安县为例[J].中国生态农业学报(中英文).2019
[8].关振红,刘本东.基于雷达成像算法的车辆信息检测系统[J].数字技术与应用.2019
[9].黄大通,崔国龙,葛萌萌,孔令讲.多维信息联合的多基地雷达欺骗干扰抑制技术[J].信号处理.2019
[10].王淑林,张冉.基于毫米波雷达和视觉信息融合的车辆检测[J].科技风.2019