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星载SAR数据形成关键技术研究的开题报告

一、选题背景

合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar,SAR）具有天气无关性和观测全天性的优点，同时可获得具有高分辨率和大覆盖面积的图像数据，被广泛应用于地球观测、军事侦察和环境监测等领域中。然而，由于星载SAR相对于地面目标的高度较高，接收到的回波信号较弱，同时SAR的信号处理和成像算法也存在一系列技术难点，影响了SAR的应用效果。因此，进行星载SAR数据形成关键技术研究十分重要。

二、选题目的

本课题旨在研究星载SAR数据形成关键技术，包括信号预处理、成像算法和数据解译等方面，旨在提高SAR数据的质量和应用效果，为SAR在地球观测、环境监测和军事侦察等领域中的应用提供技术支持。

三、研究内容

1.信号预处理：针对星载SAR信号噪声较大、成像误差较大等问题，开展信号预处理技术研究，包括信号去噪、补偿和配准等方面的方法研究。

2.成像算法：基于星载SAR数据的成像特点，提出一种新的成像算法，解决成像中的多路径干扰和相位噪声等问题，实现SAR数据高质量成像。

3.数据解译：分析星载SAR数据在不同环境下的特点，与其他地球观测数据相结合，开展数据解译研究，包括目标检测、土地覆盖分类和地形测量等方面的方法研究。

四、预期成果

本项目预期取得以下成果：

1.提出一种针对星载SAR信号的信号预处理方法，有效提高SAR数据质量。

2.设计一种新的SAR成像算法，实现SAR数据高质量成像。

3.提出一种星载SAR数据解译方法，实现对数据的全面解译和分析。

四、研究方法

本项目采用实验研究和理论研究相结合的方法，利用实验平台和实验数据进行算法仿真和验证，同时结合理论分析对算法进行优化和改进。

五、进度安排

本项目总计12个月，具体进度安排如下：

1.前期调研和文献综述（1个月）

2.信号预处理方法研究（3个月）

3.SAR成像算法研究（4个月）

4.SAR数据解译方法研究（2个月）

5.数据验证和算法优化（2个月）

六、参考文献

1.王莉莉.合成孔径雷达图像及其成像算法研究[J].空间科学学报,2011,31(6):29-36.

2.Li,F.,Liu,X.,Zhang,B.,etal.GroundMovingTargetIndicationbyMultiresolution-Space-TimeAdaptiveProcessingforAirborneSAR[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2015,53(6):3429-3441.

3.Li,X.,Wang,Y.,Dong,Y.,etal.ANovelApproachtoSARImagingBasedonaModifiedSparsityModel[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2014,52(4):2154-2164.

4.Zhang,X.,Zhang,L.,Liu,H.,etal.ANovelSARImageSegmentationMethodBasedonMultiresolutionConvolutionalNeuralNetworkandSuperpixel[J].RemoteSensing,2021,13(1):49.

5.Wang,G.,Ma,L.,Hu,W.,etal.AutomaticTargetDetectioninSARImagesUsingaHybridDeepBeliefNetwork[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2019,57(3):1657-1671.