導(dǎo)言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇雷達(dá)技術(shù)論文，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

1．1了解新型傳感器原理

首先，以學(xué)生熟悉的全站儀為對照，讓學(xué)生了解激光雷達(dá)是一種集成了多種高新技術(shù)的新型測繪儀器，具有非接觸式、精度高(毫米級/亞毫米級)、速度快(可達(dá)120萬點/秒)、密度大(點間距可達(dá)毫米級)的優(yōu)勢，且數(shù)據(jù)采集方式靈活，對環(huán)境光線、溫度都要求較低。其次，讓學(xué)生理解LiDAR的測量原理主要分極坐標(biāo)法和三角測量法兩種。其中，對于極坐標(biāo)法測量，使學(xué)生了解測距的關(guān)鍵在于時間差的測定，引出兩種常用的測時方法:脈沖法和相位法;讓學(xué)生理解直接測時和間接測時的區(qū)別以及各自的優(yōu)缺點，從而進(jìn)一步了解脈沖式和相位式激光掃描設(shè)備的優(yōu)勢、局限性以及應(yīng)用領(lǐng)域。最后，通過介紹激光雷達(dá)采集數(shù)據(jù)的掃描方式，讓學(xué)生了解不同平臺上的激光雷達(dá)傳感器的工作特點，如固定式激光掃描儀適合窗口式和全景式掃描，車載、機載以及星載平臺適合移動式掃描等。

1．2熟悉激光掃描儀操作

考慮到各類平臺激光雷達(dá)的作業(yè)特點以及現(xiàn)有設(shè)備的情況，《激光雷達(dá)技術(shù)原理》課程以地基三維激光掃描儀為重點，讓學(xué)生熟悉儀器的外業(yè)操作。盡管激光掃描儀數(shù)據(jù)采集的自動化程度較高，外業(yè)采集仍然需要解決掃描設(shè)站方案設(shè)計和不同掃描站間連接點選擇等問題，要求學(xué)生在熟悉激光掃描儀軟硬件操作的同時，還要掌握激光掃描儀外業(yè)采集方案的設(shè)計:踏勘工作區(qū)，分析研究最優(yōu)化的掃描設(shè)站方案和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換控制點選擇，畫出相關(guān)的設(shè)計草圖，并設(shè)置主要掃描設(shè)站的標(biāo)志。要求設(shè)站位置既要保證與相鄰站的重疊，又要覆蓋盡量大范圍的被掃描對象，以減少設(shè)站數(shù)，從而提高外業(yè)數(shù)據(jù)采集效率。

1．3掌握激光點云數(shù)據(jù)后處理方法

利用點云數(shù)據(jù)可視化與點云原始存儲格式之間的明顯反差，讓學(xué)生了解激光點云數(shù)據(jù)后處理的重要性和難點，及其已成為制約激光雷達(dá)技術(shù)應(yīng)用瓶頸的現(xiàn)狀。根據(jù)學(xué)生的理解程度，選取了點云的拼接/配準(zhǔn)、點云的濾波和分類、點云的分割和擬合等后處理方法，要求學(xué)生掌握相關(guān)的算法并編程實現(xiàn)。

1．3．1點云的拼接/配準(zhǔn)點云拼接是將2個或2個以上坐標(biāo)系中的大容量三維空間數(shù)據(jù)點集轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一坐標(biāo)系統(tǒng)中的數(shù)學(xué)計算過程。要求學(xué)生掌握如何解決點云拼接的兩個關(guān)鍵問題:同名特征的配準(zhǔn)以及旋轉(zhuǎn)矩陣的構(gòu)造。對于同名特征的配準(zhǔn)，使學(xué)生了解常用配準(zhǔn)方法的特點和適用范圍，如ICP方法適合用于精拼接，而基于特征面的方法對場景特征分布要求較高等。著重讓學(xué)生掌握最常用的人工標(biāo)靶識別，以及特征面匹配，后者有別于學(xué)生所熟知的點特征匹配;對于旋轉(zhuǎn)矩陣的構(gòu)造，拓展學(xué)生在《攝影測量學(xué)》［6］中學(xué)習(xí)的基于歐拉角的旋轉(zhuǎn)矩陣構(gòu)造，掌握角－軸轉(zhuǎn)角系和單位四元數(shù)方法。

1．3．2點云的濾波和分類要求學(xué)生了解濾波和分類的目的是解決激光腳點在三維空間的分布形態(tài)呈現(xiàn)隨機離散的問題。掌握基于高程突變和空間形態(tài)學(xué)的點云濾波和分類方法。讓學(xué)生理解單一的信息量會導(dǎo)致算法不穩(wěn)健，從而引出多源數(shù)據(jù)融合的思路。目前，已經(jīng)有很多激光掃描儀生產(chǎn)廠商推出的新產(chǎn)品中實現(xiàn)了多傳感器平臺的集成，如激光掃描儀會搭載小像幅的數(shù)碼相機，甚至有些系統(tǒng)還提供由集成傳感器生成的紅外影像。每種數(shù)據(jù)源都有其自身的優(yōu)點和局限性，將多源數(shù)據(jù)融合能夠彌補各個單數(shù)據(jù)源的局限性，增大信息量，從而提高濾波和分類方法的穩(wěn)健性。

1．3．3點云的分割和擬合要求學(xué)生掌握實現(xiàn)點云分割的相似性原則:平面性、曲面平滑度和鄰域法向，以及常用的點云分割方法表面生長法?？紤]到點云擬合是由離散激光點坐標(biāo)計算特征模型參數(shù)的過程，要求學(xué)生掌握點云擬合中兩個主要問題的解決方法:粗差剔除及最優(yōu)解獲取。

2實踐教學(xué)法

實踐教學(xué)是卓越工程師培養(yǎng)體系中一個重要的組成部分。作為技術(shù)性的測繪工程學(xué)科，除應(yīng)用測量儀器采集數(shù)據(jù)、應(yīng)用計算機處理數(shù)據(jù)的基本能力外，還需要構(gòu)建實踐教學(xué)體系以培養(yǎng)學(xué)生在實踐中選用適當(dāng)?shù)睦碚?、技術(shù)、儀器設(shè)備和作業(yè)方法解決測繪工程與地理空間信息產(chǎn)品生產(chǎn)實際問題的能力，從而使學(xué)生接受測繪工程與地理空間信息產(chǎn)品生產(chǎn)方案設(shè)計、實施以及實際應(yīng)用中測繪工程解決方案確定等系統(tǒng)化訓(xùn)練?！都す饫走_(dá)技術(shù)原理》課程實習(xí)要求學(xué)生全面應(yīng)用所學(xué)知識，利用實習(xí)場地，依據(jù)實習(xí)目的和要求在老師的指導(dǎo)下分組獨立完成全部實習(xí)內(nèi)容。實習(xí)儀器為中國地質(zhì)大學(xué)(北京)遙感地理信息工程教研室使用教育部采購專項購買的RIEGLLMSZ620三維激光掃描儀。《激光雷達(dá)技術(shù)原理》課程實習(xí)的目的主要是使學(xué)生通過三維激光掃描儀的使用，進(jìn)一步鞏固和加深理解相關(guān)理論知識和技術(shù)方法。要求熟悉三維激光掃描儀數(shù)據(jù)采集與處理(包括DEM、等高線和剖面圖生成以及三維建模等)的全過程。通過實踐性教學(xué)，不僅能夠讓學(xué)生掌握基本的軟、硬件使用操作方法和LiDAR測量項目的作業(yè)流程，而且能夠加深學(xué)生對所學(xué)專業(yè)理論知識的理解。培養(yǎng)學(xué)生的應(yīng)用能力、創(chuàng)新能力以及嚴(yán)肅認(rèn)真、實事求是、吃苦耐勞、團結(jié)協(xié)作的精神。要求學(xué)生必須參加每一個實習(xí)環(huán)節(jié)，協(xié)作完成實習(xí)任務(wù)，獨立完成實習(xí)報告。實習(xí)內(nèi)容主要包括以下部分。

2．1三維激光掃描

數(shù)據(jù)的外業(yè)采集要求學(xué)生分組完成測區(qū)劃分和踏勘，確定測站位置，根據(jù)測區(qū)地形，設(shè)計外業(yè)數(shù)據(jù)采集方案，完成外業(yè)設(shè)站、反射標(biāo)靶布設(shè)和數(shù)據(jù)采集工作。學(xué)生需要完成校園內(nèi)建筑物點云數(shù)據(jù)和奧林匹克森林公園地形點云數(shù)據(jù)的采集。

2．2點云數(shù)據(jù)預(yù)處理

要求學(xué)生分別利用隨機軟件RiSCANPRO和上機C語言編程對外業(yè)采集的三維點云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括點云數(shù)據(jù)的濾波和拼接。

2．2．1點云濾波1)手動濾波要求學(xué)生利用RiSCANPRO對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波。RiSCANPROv1．7．0有兩種模式，即Filterdata和Terrainfilter。前者針對一般數(shù)據(jù)，后者對于提取地形的數(shù)據(jù)有明顯效果。2)自動濾波要求學(xué)生上機應(yīng)用C語言編程實現(xiàn)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法、移動窗口濾波法、迭代線性最小二乘內(nèi)插法、基于可靠最小值的濾波方法等常用的地形濾波算法，對外業(yè)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，并對各算法的結(jié)果進(jìn)行比較和分析。圖1為學(xué)生基于虹灣地區(qū)嫦娥一號激光測高數(shù)據(jù)，利用五種濾波方法濾波后的數(shù)據(jù)點殘差值分布圖［7］。

2．2．2點云拼接1)基于反射標(biāo)靶的點云拼接要求學(xué)生利用RiSCANPRO軟件，結(jié)合外業(yè)數(shù)據(jù)采集時布設(shè)的標(biāo)靶連接點，對地形和建筑物點云數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接。激光點云數(shù)據(jù)的拼接有兩種方式:公共反射體的方式和采用使所有的反射體處于同一坐標(biāo)系統(tǒng)的方式。在實際操作過程中，要求學(xué)生對兩者結(jié)合使用，以期達(dá)到更好的拼接效果。2)基于特征面的點云拼接要求學(xué)生在對點云進(jìn)行擬合的基礎(chǔ)上，選取至少三對相互正交的特征面，利用C語言上機編程，實現(xiàn)基于特征面的點云拼接，并與單純基于點的拼接結(jié)果進(jìn)行對比，分析不同方法的優(yōu)缺點。

2．2．3地形數(shù)據(jù)處理對地形數(shù)據(jù)的處理主要包括三角化、平滑、生成等高線和剖面。三角化參數(shù)的設(shè)置可參考量測工具量測出的點云中兩點之間的距離初步設(shè)定，這個值可適當(dāng)調(diào)整，目的在于使圖中的點云數(shù)據(jù)彼此之間能盡量大面積地構(gòu)成三角網(wǎng);要求學(xué)生對已經(jīng)完成三角化的數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理;針對已經(jīng)完成平滑的數(shù)據(jù)，利用RiSCANPRO軟件生成等高線。剖面圖的顯示既可以針對三角化之前的數(shù)據(jù)，也可以針對三角化之后(包括完成平滑的數(shù)據(jù))來操作。

2．2．4建筑物幾何模型重建針對《激光雷達(dá)技術(shù)原理》數(shù)據(jù)處理方法的教學(xué)內(nèi)容，指導(dǎo)教師結(jié)合自身的研究成果組織研究生開發(fā)了點云分割和擬合以及三維建模等軟件模塊，考慮到學(xué)生的掌握程度和實用性，要求學(xué)生在利用軟件模塊實現(xiàn)點云數(shù)據(jù)分割和擬合的基礎(chǔ)上，利用AutoCAD軟件手工建立建筑物的幾何三維模型，基于3DSMAX軟件建立建筑物紋理模型。圖2為暑期教學(xué)實習(xí)中指導(dǎo)學(xué)生利用商業(yè)軟件和自主開發(fā)的軟件模塊重建的地大校園主要建筑物的三維模型。

篇2

在淺水區(qū)域，局部的海底地形對表面波的傳播有著重要的影響。當(dāng)波移動至淺水區(qū)域，波的周期不發(fā)生變化，但是波的傳播速度會發(fā)生變化，繼而波長減小，波數(shù)增加。表面流的存在也影響表面波的傳播，因此水深場以及表面流速場的反演方法都是基于這種傳播變化——在物理學(xué)中被描述為表面波的色散關(guān)系。

1998年 Paul Bell運用連續(xù)的雷達(dá)圖像序列之間的互相關(guān)性推導(dǎo)出了空間變化的表面波速[1]，同時利用從浮標(biāo)中獲取的頻率信息，通過運用線性重力波的色散關(guān)系計算出了空間變化的水深，但是沒有考慮海流的存在。Hessner等人運用一維FFT變換實現(xiàn)了對圖像序列的頻率分解[2]，某一固定頻率的波所對應(yīng)的波長通過確定局部空間的相位梯度計算得到。但是此方法的局限性在于它不能運用到包含同一頻率但不同傳播方向的波的波場，同時也沒有考慮到海流的存在。

對時間序列的雷達(dá)圖像進(jìn)行3?D FFT變化，并取模的平方得到三維圖像譜，由于波數(shù)和頻率被色散關(guān)系聯(lián)系在一起，因此線性表面波的信號應(yīng)該很好地分布于其確定的三維形狀上。色散關(guān)系的形狀取決于水深和表面流速，因此通過擬合理論的色散關(guān)系和三維圖像譜的坐標(biāo)分布便可反演出大的空間范圍內(nèi)的平均水深以及流速[3?4]。但是此方法中的3?D FFT是針對全局范圍的算子，因此假定了波場的均勻性以及穩(wěn)定性。如果在深水區(qū)存在變化的流速或者淺水區(qū)存在變化的水深，波的折射將會產(chǎn)生，波場變成了非均勻場，以上方法不再適用，因此需要在局部空間范圍內(nèi)對波參數(shù)進(jìn)行分析。

自1999年以來，Seemann等人針對非均勻波場做了一系列研究[5?10]，推導(dǎo)出了局部三維圖像譜，同時反演出了局部范圍內(nèi)的水深以及流速。

本文將利用模擬的X波段雷達(dá)圖像展開近岸淺水區(qū)域的水深的反演工作，該工作考慮到了表面波場的非均勻性，因此采用了局部反演算法，反演出了局部的水深值。

1 色散關(guān)系與水深以及流速的關(guān)系

色散關(guān)系描述了波數(shù)[k]和角頻率[ω]之間的動力學(xué)關(guān)系，正常的色散關(guān)系適用于海表面重力波，線性色散關(guān)系可表示為：

[ωk，uc，d=±gktanhkd+k.uc] （1）

式中：[g]表示為重力加速度；[d]為水深；[uc]為近表面流速。在式（1）中，第一部分稱為固有頻率[ζ=±gktanhkd，]第二部分稱為多普勒頻率[ωD=k.uc。]多普勒頻率部分表明受表面流速的影響。在式（1）中，水深[d]和表面流速矢量[uc]在波數(shù)?頻率域中影響色散關(guān)系的形狀，因此色散關(guān)系的形狀可以被用來反演這些參數(shù)值。圖1顯示了水深以及流速對色散關(guān)系的影響。

圖1 三維波數(shù)?頻率域中線性表面重力波的色散關(guān)系

2 水深及流速局部反演方法介紹

在淺水區(qū)域中，由于空間變化的水深，波的周期不變，既波場保持了穩(wěn)定性，但是波長發(fā)生了變化，波場變成了非均勻場，因此需要在局部空間范圍內(nèi)對海態(tài)參數(shù)進(jìn)行分析，得到空間分布的海態(tài)參數(shù)場。海洋表面波的特性由波長[λ、]波數(shù)[k、]角頻率[ω、]振幅[ξ]和它們的傳播方向[?]來描述。表面波場由一系列不同頻率不同傳播方向的單一成分的波（簡稱單波）疊加得到，因此其是多成分的，需要將其分解為單成分波。本文將按照以下步驟反演局部的水深及流速：

（1） 對時間序列的雷達(dá)圖像進(jìn)行3?D FFT變換，得到復(fù)數(shù)值的三維圖像譜[G（k，ω）]；

（2） 對三維圖像譜進(jìn)行頻率分解和方向分解得到單波成分的波譜 [Gk|ω，?]；

（3） 進(jìn)行2?D 反FFT變化，到空間域，產(chǎn)生單波復(fù)數(shù)值的空間場[gx，y|ω，?]；

（4） 由單波空間場及其梯度圖像得到波數(shù)場；

（5） 由單波空間場以及其對應(yīng)的波數(shù)場得到5?D時空頻率場[Ix，y|k，ω]；

（6） 由局部的3?D圖像譜反演局部的水深及流速。

該算法是針對由岸基X波段雷達(dá)獲取的時間序列的雷達(dá)圖像，最終得到水深場。

3 數(shù)值模擬及分析

3.1 模擬非均勻波場及雷達(dá)圖像

基于線性波理論，海浪可看成是各種不同的余弦波的線性疊加，該過程可利用頻譜來模擬，本文選用與波浪相近的P?M譜。只有頻譜還不足以描述海浪的特性，需要加入方向分布函數(shù)組成方向譜，才能符合實際的海面波場狀況，本文的方向分布函數(shù)采用改進(jìn)的光易型方向分布函數(shù)。同時考慮到波場的非均勻性，加入非等水深值及表面流速值，利用色散關(guān)系式（1），可確定不同區(qū)域的波數(shù)與頻率的關(guān)系，利用不同頻率和傳播方向的余弦波的疊加，可模擬出淺水區(qū)的非均勻波場的時間序列。圖2所示是模擬的64幅時間序列的非均勻波場的前兩幅（圖像中像素點的個數(shù)為128×128個，每個像素點的分辨率為7.5 m×7.5 m）。

圖2 模擬的64幅時間序列的非均勻波場的前兩幅

根據(jù)雷達(dá)成像機理，利用起主要作用的陰影調(diào)制及傾斜調(diào)制模擬出時間序列的雷達(dá)圖像。圖3所示是模擬的64幅時間序列的雷達(dá)圖像的前兩幅。

圖3 模擬的64幅時間序列的雷達(dá)圖像的前兩幅

3.3 對模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行處理

（1） 對64幅時間序列的雷達(dá)圖像[G（Θ）]進(jìn)行三維傅里葉變化得到復(fù)數(shù)值的三維波數(shù)?頻率譜：

（2）

其中三維譜的譜分辨率為：

[Δkx=2πX， Δky=2πY， Δω=2πT] （3）

（2） 對得到的三維譜進(jìn)行閾值濾波，濾除信號中包含的噪聲，然后利用色散關(guān)系進(jìn)行帶通濾波，得到海浪信號。接下來將對濾波后的三維譜進(jìn)行分解，得到單波成分的波譜，既進(jìn)行頻率分解和方向分解。在時間軸上進(jìn)行的傅里葉變化使得頻率分解被執(zhí)行，既一系列不同頻率所對應(yīng)的二維波數(shù)譜，接著進(jìn)行方向分解。本文采用了一組楔形濾波器，首先產(chǎn)生一個原型楔形濾波器，然后再通過旋轉(zhuǎn)，雙線性插值，得到一組濾波器，原型濾波器如圖4（a）所示，旋轉(zhuǎn)得到的部分濾波器如圖4（b）～（d）所示。運用這一組方向濾波器對二維譜進(jìn)行分解，最終得到一系列不同頻率和傳播方向所對應(yīng)的單一成分的波譜[Gk|ω，?]。

（3） 對單一成分的波譜[ Gkω，?]進(jìn)行二維反傅里葉變化得到復(fù)數(shù)值的單波空間場[ gx，y|ω，?]：

[gx，y|ω，?=2D IFFT（Gk|ω，?）] （4）

圖4 一組方向濾波器中的前四個

單波空間場包含了幅值及相位模式信息：

[gx，y|ω，?=Ax，y|ω，?expi?x，y|ω，?=Regx，y|ω，?+iImgx，yω，?] （5）

與單波空間場對應(yīng)的梯度圖像：

[??x，??ygx，yω，?=2D IFFTi?kx，ky?Gkω，?] （6）

其中[kx，ky]代表復(fù)數(shù)值的波數(shù)向量，其實部代表局部的波數(shù)值。局部區(qū)域的大小選為8×8個像素點，因此要得到局部區(qū)域的波數(shù)，需要分析局部點所包含的所有像素點。

位于色散關(guān)系濾波器帶寬內(nèi)的背景噪聲重新分布在了單波波數(shù)場中，因此為了消除噪聲的影響，運用方差最小擬合法得到復(fù)數(shù)值的波數(shù)向量。

[kx=-i?v+?vxv2ky=-i?v+?vyv2] （7）

其中向量[v，][vx，][vy]通過行掃描局部區(qū)域內(nèi)的單波空間場及其梯度圖像獲得，向量[v+]是向量[v]的共軛向量。

（4） 由一系列的單波空間場以及單波波數(shù)場可得到五維的時空頻率譜 [Ix，yk，ω。]表面波信號的能量譜應(yīng)分布在色散關(guān)系曲面上，將由色散關(guān)系式（1）得到的譜分量[ω]與圖像譜[Ix，y|k，ω]中的分量[ωi]取加權(quán)方差，得到一個函數(shù)。本文利用該函數(shù)尋找最小值的方法求得局部的流速[ux，uy]及水深[d。]該加權(quán)方差函數(shù)表示為：

[fux，uy，d=i=0Ngkitanhkid+kx，iux+ky，iuy-ωi2?Ix，y|ki，ωi] （8）

式中：[N]表示譜坐標(biāo)集[{kx，i，ky，i，ωi}]中元素的個數(shù)，通過設(shè)置閾值從局部能量譜中選取出譜坐標(biāo)集：

[M0=（kx，i，ky，i，ωi）Ix，y|ki，ωiMAXIx，y|ki，ωiε] （9）

式中[ε]表示能量閾值。

加權(quán)方差函數(shù)是一個非線性函數(shù)，含有三個變量，求該函數(shù)最小值屬于優(yōu)化問題，本文采用擬牛頓法搜索最小值，并得到局部的水深及流速。

4 數(shù)據(jù)處理結(jié)果

模擬雷達(dá)圖像時輸入的非等值水深場如圖5（a）所示，每8×8個像素點設(shè)置一個水深值，為減少模擬時的計算量，水深值只沿一維變化。反演得到的水深場如圖5（b）所示，反演時選擇的局部區(qū)域的大小為8×8個像素點。反演的水深值與輸入的水深值吻合較好，平均誤差約為2%，相比于過去的均勻場水深反演方法，該反演方法可將水深值的分辨率縮小到8×8個像素點。

5 結(jié) 語

利用X波段雷達(dá)圖像可提取出重要的海態(tài)信息，比如水深、流速等等。均勻場的水深及流速的反演方法已相對成熟，本文的工作是針對非均勻場反演淺水水深值。由于實際的海況比較復(fù)雜，并且還沒有得到可以用于比測的實際水深值，本文采用數(shù)值模擬的方法，通過輸入非等值的水深仿真出非均勻波場及其雷達(dá)圖像。利用仿真的雷達(dá)圖像反演出局部水深值，并與輸入的水深值進(jìn)行對比，結(jié)果吻合較好，對利用實際的雷達(dá)圖像反演非均勻場的水深具有重要的指導(dǎo)意義。本文的工作是基于岸基X波段雷達(dá)，對于船基X波段雷達(dá)來說，還要考慮運動補償?shù)纫蛩兀⑶覍嶋H海況復(fù)雜多變，水深的反演過程有待進(jìn)一步分析研究。

圖5 輸入的水深場與反演得到的水深場對比圖

參考文獻(xiàn)

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篇3

0 引言

就業(yè)是民生之本。大學(xué)生就業(yè)一直是一個社會熱點和難點問題?！笆濉逼陂g，應(yīng)屆高校畢業(yè)生年均規(guī)模將達(dá)到近700萬人。藝術(shù)類大學(xué)生是大學(xué)生中的一個特殊群體，由于藝術(shù)類大學(xué)生畢業(yè)人數(shù)的增加、就業(yè)難度的加大，藝術(shù)類大學(xué)生的就業(yè)心理壓力更大，由此導(dǎo)致某些藝術(shù)類大學(xué)生出現(xiàn)了失落、偏執(zhí)、自負(fù)等一系列的就業(yè)心理問題。

1 藝術(shù)類大學(xué)生就業(yè)中的主要心理問題

藝術(shù)類大學(xué)生就業(yè)中存在的心理問題與普通大學(xué)生就業(yè)中存在的心理問題有很多共同之處，如自卑心理、從眾心理等，但是由于藝術(shù)類大學(xué)生所學(xué)專業(yè)的特點決定了他們具有一般大學(xué)生所不具有的特質(zhì)，因而藝術(shù)類大學(xué)生就業(yè)中存在著很多尤為明顯的心理問題，如失落心理、偏執(zhí)心理、焦慮心理等。

1.1 失落心理

藝術(shù)類大學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的高投入使得他們希望畢業(yè)后同樣有一個高回報，但受整個社會大環(huán)境的影響這種希望往往是很難實現(xiàn)的。當(dāng)他們因為面對嚴(yán)峻的就業(yè)形勢頻頻碰壁無法就業(yè)，或者找到的工作離預(yù)期目標(biāo)相差過大時，支撐他們的精神理念就會轟然倒塌。這種因為自我價值無法在短期內(nèi)實現(xiàn)的失落感在一定程度上對藝術(shù)類大學(xué)生的就業(yè)心理產(chǎn)生了不良的影響，最終導(dǎo)致部分藝術(shù)類大學(xué)生在擇業(yè)問題上難以自我認(rèn)同。當(dāng)他們因為難以就業(yè)而不能實現(xiàn)自身的價值時，他們的失落心理就會愈加強烈。

1.2 偏執(zhí)心理

相較于普通大學(xué)生而言，藝術(shù)類學(xué)生個性較強，在考上大學(xué)前就開始了數(shù)年的專業(yè)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)，加之大學(xué)時期的專業(yè)課程學(xué)習(xí)，他們非常希望能夠找到一個可以學(xué)以致用的專業(yè)職位。但理想與現(xiàn)實往往存在著一定的差距，大量的儲備人員接受小需求的市場挑選時，必然面對的是激烈的競爭。面對就業(yè)面的狹窄，有的學(xué)生不能及時調(diào)整就業(yè)期望值。不能干本專業(yè)就不簽約，長時間地執(zhí)著于擇業(yè)的定向性問題會引起不良的情緒反應(yīng)，進(jìn)而引發(fā)一定程度的偏執(zhí)心理，自我價值無法實現(xiàn)的抑郁心理，這樣的偏執(zhí)心理在藝術(shù)類畢業(yè)生身上體現(xiàn)得更為突出。

1.3 焦慮心理

藝術(shù)類大學(xué)生具有較強的個性，自視很高，他們非常希望能夠找到一個適合自己專業(yè)且具有很大發(fā)展空間的職位。但理想與現(xiàn)實往往存在著一定的差距，當(dāng)他們理想的職業(yè)在現(xiàn)實中無法實現(xiàn)時，焦慮之情就會占據(jù)他們的心頭。于是，他們憂心忡忡、煩躁不安，成天裝著各種不必要的擔(dān)心，無所適從，難以排解，甚至對未來的職業(yè)生活徹底失去信心。這種焦躁不安的心理，很容易導(dǎo)致他們行為表現(xiàn)反應(yīng)遲鈍、手忙腳亂，影響用人單位對其做出正確評價，進(jìn)而加重了他們就業(yè)的難度。

1.4 依賴心理

當(dāng)代藝術(shù)類大學(xué)生是承載著家庭的希望走向校園的，他們的家庭經(jīng)濟條件相對于普通大學(xué)生家庭來說較好，他們的父母為他們的成才付出了較多的財力、精力。而父母在為他們提供優(yōu)越成長環(huán)境的同時，也使他們?nèi)狈镜淖岳碜粤⒛芰Φ腻憻挘瑢?dǎo)致他們養(yǎng)成強烈的依賴心理。當(dāng)藝術(shù)類大學(xué)生不得不走向社會，面對就業(yè)時，往往不知所措，處于一種被動的狀態(tài)，只是一味地依賴學(xué)校的聯(lián)系，聽從家長的安排。一旦希望落空，往往會產(chǎn)生極大的心理落差，甚至?xí)霈F(xiàn)很極端的行為。

2 藝術(shù)類大學(xué)生就業(yè)不健康心理存在的原因

藝術(shù)類大學(xué)生在就業(yè)中存在著多種心理問題，可以說這些心理問題的產(chǎn)生是多方因素共同促使的，主要包括社會、學(xué)校、家庭以及他們自身等方面的原因。

2.1 社會因素

由于高考對藝術(shù)類考生文化課要求較低，藝術(shù)類專業(yè)報考和招生持續(xù)升溫。報考藝術(shù)類的學(xué)生在逐年成倍地增加，一些高校也紛紛開設(shè)藝術(shù)專業(yè)，加之每年各個培訓(xùn)機構(gòu)培訓(xùn)出來的社會人員，每年希望從事藝術(shù)類相關(guān)行業(yè)的人員數(shù)量規(guī)模相當(dāng)可觀。而與此同時，但藝術(shù)類專業(yè)社會需求還是整體較小，即使一些大城市對藝術(shù)生需要也非常小，而一些中小城市的需求就更小了。這些就業(yè)機會對于畢業(yè)生的需求而言僅僅是杯水車薪，加之社會上還存在著不正之風(fēng)，對藝術(shù)類大學(xué)生就業(yè)心理產(chǎn)生巨大沖擊，使一些學(xué)生心態(tài)失衡產(chǎn)生焦慮抑郁等心理。

2.2 高校因素

高校因素主要包括：專業(yè)課程設(shè)置不合理，實踐教學(xué)不充分，使藝術(shù)類大學(xué)生不符合社會發(fā)展變化的需要；培養(yǎng)方式落后，培養(yǎng)出的大學(xué)生大多基本功扎實，但創(chuàng)新能力不足；教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)手段陳舊，影響了藝術(shù)類大學(xué)生的能力和水平，使藝術(shù)類大學(xué)生就業(yè)競爭力不強；心理健康指導(dǎo)教育滯后，造成了學(xué)生心理素質(zhì)較低，不能有效進(jìn)行自我心理調(diào)節(jié)；對就業(yè)指導(dǎo)工作不重視、就業(yè)指導(dǎo)方法單一、脫離實際，使有的大學(xué)生不知該如何擇業(yè)、不懂得擇業(yè)的方法和技巧。

2.3 家庭因素

藝術(shù)是一項需要高投入的教育，藝術(shù)類學(xué)生的家庭條件整體而言要優(yōu)于普通文理類的學(xué)生。藝術(shù)類學(xué)生的父母從小就在他們身上傾注了大量的財力精力，事事都為子女安排妥當(dāng)，對他們期望值過高往往會使部分藝術(shù)類大學(xué)生在就業(yè)時產(chǎn)生不良心理。

2.4 自身因素

由于藝術(shù)類專業(yè)對考生的文化課成績要求相對要低，很多學(xué)生只是為了上大學(xué)而在高中時期突擊，相當(dāng)一部分學(xué)生并不是真正地喜歡藝術(shù)，對相關(guān)專業(yè)工作并不是很了解?？忌蠈W(xué)校后專業(yè)基礎(chǔ)較差，專業(yè)課程學(xué)習(xí)吃力，面臨畢業(yè)時更不知道該何去何從，人們常說搞藝術(shù)的人感性思維大于理性思維，很多藝術(shù)類學(xué)生不善于認(rèn)識問題和分析問題，當(dāng)他們所追求的理想不能實現(xiàn)時，他們就會產(chǎn)生不良心理。

3 解決藝術(shù)類大學(xué)生就業(yè)心理問題的對策

藝術(shù)類畢業(yè)生的就業(yè)歷程，實際上也是一個復(fù)雜的心理過程，因此，加強藝術(shù)類大學(xué)生在就業(yè)過程中的心理指導(dǎo)，應(yīng)成為當(dāng)下藝術(shù)類畢業(yè)生就業(yè)指導(dǎo)的一項重要內(nèi)容。

3.1 完善社會的就業(yè)機制

各藝術(shù)類高校也應(yīng)該加大改革力度，根據(jù)市場需求調(diào)整專業(yè)設(shè)置和培養(yǎng)方向，同時創(chuàng)新教學(xué)方式，使學(xué)生加強自身專業(yè)和職業(yè)能力的培養(yǎng)，積極應(yīng)對市場挑戰(zhàn)。

3.2 重視家庭教育

就業(yè)是大學(xué)生家庭生活的大事，家長更要理解和關(guān)心孩子的就業(yè)。家長要切實估計子女的能力和素質(zhì)，不對子女的就業(yè)提出不切實際的要求。家長應(yīng)尊重子女的主觀愿望，不要代替子女進(jìn)行職業(yè)規(guī)劃，要給子女更多的自主選擇權(quán)，營造寬松的家庭氛圍。家長要主動加強與子女的交流，幫助他們正確處理就業(yè)過程中的各種矛盾，緩解他們的緊張心理，幫助他們以積極健康的心態(tài)去面對就業(yè)壓力。

3.3 藝術(shù)類大學(xué)生就業(yè)心理的自我調(diào)適

3.3.1 引導(dǎo)藝術(shù)類畢業(yè)生進(jìn)行正確的自我認(rèn)知

藝術(shù)類畢業(yè)生在就業(yè)過程中往往不能正確認(rèn)識自我，對自己評價過高或過低，對未來的職業(yè)要求過高，藝術(shù)類畢業(yè)生要與時俱進(jìn)，不斷更新就業(yè)觀念，給自己一個正確的社會定位。因此我們要積極開展就業(yè)心理輔導(dǎo)，糾正藝術(shù)類畢業(yè)生的認(rèn)知偏差，改變其不良心態(tài)，幫助他們進(jìn)行正確的自我認(rèn)知和定位，使他們了解自己的個性心理，從而形成正確的自我評價。藝術(shù)類畢業(yè)生就業(yè)的心理問題更需要靠他們自己去不斷地調(diào)適，面對嚴(yán)峻的就業(yè)壓力，不要過于焦慮。要學(xué)會全面了解社會，客觀地分析、評價自我，使理想自我與現(xiàn)實自我統(tǒng)一起來，正確處理理想與現(xiàn)實的矛盾關(guān)系，根據(jù)社會需求正確解決自己就業(yè)定位問題，調(diào)整自己的擇業(yè)心態(tài)。

3.3.2 引導(dǎo)藝術(shù)類畢業(yè)生形成合理的就業(yè)觀念

藝術(shù)類畢業(yè)生的就業(yè)觀念不合理是其就業(yè)壓力增大的主要原因。很多藝術(shù)類畢業(yè)生對于就業(yè)形勢的嚴(yán)峻性沒有充分的認(rèn)識，不能充分估計就業(yè)的難度，正確為自己定位，而是在擇業(yè)過程中一味攀比，盲目追求高收入、專業(yè)對口的就業(yè)崗位。還有部分藝術(shù)類畢業(yè)生將就業(yè)定位在大城市、大單位，對于一些基層工作不屑一顧。目前，藝術(shù)類專業(yè)畢業(yè)生已出現(xiàn)明顯的供過于求的趨勢，我們要引導(dǎo)藝術(shù)類畢業(yè)生擺正就業(yè)心態(tài)，將眼光放低、放長遠(yuǎn)，就業(yè)可向基層、向西部、向私人企業(yè)轉(zhuǎn)移，要認(rèn)清現(xiàn)實，適時擇業(yè)。同時要強化藝術(shù)類畢業(yè)生“先就業(yè)，再擇業(yè)，后創(chuàng)業(yè)”的就業(yè)觀，鼓勵藝術(shù)類畢業(yè)生自我創(chuàng)業(yè)。

【參考文獻(xiàn)】

篇4

主管單位：工業(yè)和信息化部

主辦單位：南京電子技術(shù)研究所

出版周期：月刊

出版地址：江蘇省南京市

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種：中文

開

本：大16開

國際刊號：1004-7859

國內(nèi)刊號：32-1353/TN

郵發(fā)代號：28-288

發(fā)行范圍：國內(nèi)外統(tǒng)一發(fā)行

創(chuàng)刊時間：1979

期刊收錄：

CBST 科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)速報(日)(2009)

Pж(AJ) 文摘雜志(俄)(2009)

中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(CSCD―2008)

核心期刊：

中文核心期刊(2008)

中文核心期刊(2004)

中文核心期刊(2000)

中文核心期刊(1996)

期刊榮譽：

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中圖分類號:U416.217文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1673-0992(2010)03-068-01

我國高速公路的通車?yán)锍棠壳耙呀?jīng)居于世界第二位,其中,瀝青路面占我國公路的大部分,因此,必須加強對瀝青路面的養(yǎng)護管理,確保提供可接受的服務(wù)水平。傳統(tǒng)的檢測手段和評價方法很難對路面的離析做出準(zhǔn)確和定量的判斷。綜合采用適當(dāng)?shù)臒o損檢測技術(shù),才有可能獲取大樣本的檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,快速直觀地發(fā)現(xiàn)離析范圍及分析離析產(chǎn)生的原因,針對性地提出防止離析的措施,從而有效提高瀝青混凝土路面的施工質(zhì)量。本文結(jié)合目前路面檢測分析總結(jié)了路面承載力、平整度、路面損壞狀況主要檢測新技術(shù)的應(yīng)用。

一、路面無損檢測技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

無損檢測技術(shù)主要應(yīng)用于施工質(zhì)量檢測與控制,通過采用先進(jìn)、高效的檢測評價技術(shù),能夠及時發(fā)現(xiàn)工程質(zhì)量隱患,有效地防止路面出現(xiàn)各種早期破壞。在道路建成后的養(yǎng)護管理階段,隨著使用時間的增加,相應(yīng)地,在不同時期恢復(fù)路面使用性能所需要的費用也明顯不同,這就給養(yǎng)護決策提出了最佳修復(fù)方案或養(yǎng)路資金優(yōu)化分配問題。當(dāng)前公路路面檢測的總體趨勢是由人工檢測向自動化檢測技術(shù)發(fā)展,由破損類檢測向無損檢測技術(shù)發(fā)展,由低速度、低精度向高速度、高精度發(fā)展。常用的無損檢測技術(shù)主要有以下幾種:

1.超聲波檢測技術(shù)

超聲波路面檢測技術(shù)主要是通過發(fā)射超聲波到材料介質(zhì),接收反射波的相關(guān)參數(shù),進(jìn)而判斷結(jié)構(gòu)內(nèi)部破損情況的一種新型無損檢測方法,在接收超聲波的主要參數(shù)中,最常用的是波速參數(shù),即通過檢測超聲波在路面材料中的傳播速度來分析其力學(xué)性能的方法。由于它具有激發(fā)容易、檢測簡單、操作方便、價格便宜等優(yōu)點,在路面檢測中的前景非常廣闊,現(xiàn)已成功地應(yīng)用于檢測路基路面材料的密實度與彈性模量,檢測混凝土的抗壓強度、抗折強度,檢測路基路面的厚度與孔隙以及路基快速測濕等。

2.激光檢測技術(shù)

激光全息技術(shù)是激光無損檢測中應(yīng)用最早且最多的一種方法,其基本原理是通過對被測物體施加外加載荷,利用有缺陷部位的形變量與其他部位不同的特點,通過加載前、后所形成的全息圖像的疊加來判斷材料、結(jié)構(gòu)內(nèi)部是否存在不連續(xù)性。激光超聲技術(shù)是近年無損檢測領(lǐng)域中迅速發(fā)展并得到工程應(yīng)用的一項十分引人注目的新技術(shù),在路基和路面檢測中,激光主要應(yīng)用于距離測定、紋理深度測定、彎沉測定、車轍深度及平整度測定幾個主要方面。

3.圖像技術(shù)

圖像技術(shù)包括紅外成像技術(shù)和激光全息圖像技術(shù)。紅外成像技術(shù)主要是利用不同材料介質(zhì)導(dǎo)熱性能不同的原理,利用高精度的熱敏傳感器可以檢測結(jié)構(gòu)物內(nèi)部的熱傳導(dǎo)規(guī)律和溫度場分布狀況,將檢測得到的數(shù)據(jù)圖像化,從而將結(jié)構(gòu)內(nèi)部狀況呈現(xiàn)出來。具有精細(xì)度高、直觀可靠、能夠給出全場情況等優(yōu)點。

4.探地雷達(dá)技術(shù)

探地雷達(dá)技術(shù)作為一種無損檢測高新技術(shù),具有精度高、圖像直觀等特點。探地雷達(dá)可對對象作連續(xù)檢測,能比較直觀地表現(xiàn)檢測目標(biāo)物;其具有非破壞性探測、速度快、輕便小巧、抗干擾性強、分辨率高、操作方便等優(yōu)點,由于探地雷達(dá)方法具有快速、連續(xù)、無損檢測的特點,在檢測混凝土路面質(zhì)量起到了一定的作用。

二、探地雷達(dá)技術(shù)的定義及工作原理

1.探地雷達(dá)技術(shù)的定義

探地雷達(dá)是利用高頻或超高頻脈沖電磁波探測地下介質(zhì)分布的一種地球物理勘探方法。實踐表明,它可以分辨地下較淺范圍內(nèi)的介質(zhì)分布。因此,雷達(dá)方法以其特有的高分辨率,在工程地質(zhì)勘察,災(zāi)害地質(zhì)調(diào)查,公路工程質(zhì)量的無損檢測,考古調(diào)查以及工程施工質(zhì)量監(jiān)測等淺層與超淺層地質(zhì)調(diào)查中得到越來越廣泛的應(yīng)用。

2.雷達(dá)病害識別的原理與方法

在道路結(jié)構(gòu)層內(nèi)部的檢測中,結(jié)構(gòu)層內(nèi)部的病害主要表現(xiàn)為如下三種形式:(l)層間脫空:瀝青面層與基層表面之間出現(xiàn)空隙,這主要是兩個層面之間施工時粘合不好或是透水性設(shè)計不當(dāng)造成的。如:有許多鉆孔資料顯示,在脫空部位常常存在lmm~2mm的灰土層,這是由于施工期間清理不完善的所造成的;另外,如果基層透水性較好,則很容易在層間形成充氣脫空;如果基層透水性不好就很可能會使面層與基層之間形成充水脫空。(2)層內(nèi)蜂窩:這主要是在施工時由于壓實度不夠造成的。若是深入了水則會形成層內(nèi)富水區(qū)。(3)地基基礎(chǔ)變形:主要會引起瀝青面層發(fā)生裂隙、脫空甚至塌陷等現(xiàn)象。由此可以看出,結(jié)構(gòu)層的病害的表現(xiàn)千差萬別,但具體原因主要是由于空氣或水的進(jìn)入而造成的,這便成了我們應(yīng)用路面雷達(dá)進(jìn)行病害檢測的前提。

三、探地雷達(dá)無損檢測瀝青路面缺陷的具體應(yīng)用

1.瀝青路面缺陷的具體表現(xiàn)

一般情況下,瀝青路面的損壞,可以分為兩類:一類是結(jié)構(gòu)性損壞,包括路面結(jié)構(gòu)整體或其中某一個或幾個組成部分的破壞,使路面達(dá)到不能承受預(yù)定的車輛荷載;另一類是功能性損壞,它也有可能并不伴隨有結(jié)構(gòu)性損壞而發(fā)生,但由于平整性、抗滑能力等因素的下降,使其不再具有預(yù)定的使用功能,從而影響行車質(zhì)量。功能性破損一般是表面性的,易于識別,其破損原因也比較清楚。

2.結(jié)構(gòu)缺陷的基層探地雷達(dá)信號特征

根據(jù)上述分析,施工過程中基層缺陷可分為:層間分界面處出現(xiàn)松散夾層,連接性差;層內(nèi)局部孔隙度大,內(nèi)部松散;局部離析。以下就三類基層施工過程中出現(xiàn)的缺陷探地雷達(dá)信號特征結(jié)合實際資料分別研究說明:

(1)層間連接性差的探地雷達(dá)信號特征。這種現(xiàn)象主要發(fā)生在路面基層的底界面、或基層較厚而分層鋪筑的分界面處,產(chǎn)生該類缺陷的原因往往是因為上層鋪筑時對下層表面處理不當(dāng)或筑料攪拌不均或出現(xiàn)離析而導(dǎo)致的,在探地雷達(dá)檢測剖面圖上呈現(xiàn)出較強的異常帶。鉆芯驗證表明,一旦出現(xiàn)明顯的此類異常,按垂向分辨率理論分析,其松散夾層厚度往往大于3cm。

(2)結(jié)構(gòu)層離析的探地雷達(dá)信號特征。路面基層內(nèi)的離析部位,因鋪筑材料出現(xiàn)結(jié)構(gòu)松散,空隙度變大,空隙內(nèi)充填為相對介電常數(shù)為1的氣體,而周圍的正常密實區(qū)因密實并具有足夠的濕度,其相對介電常數(shù)遠(yuǎn)大于松散與離析部位,二者間的界面將成為很強的電磁波反射界面,若離析體充有飽和水,其介電常數(shù)遠(yuǎn)木周圍介質(zhì),二者間的界面仍將成為很強的電磁波反射界面。由此可見,只要路面基層內(nèi)存在離析,即具備開展雷達(dá)技術(shù)探測的物理前提條件,從而達(dá)到檢測路面基層內(nèi)松散與離析的目的。

(3)結(jié)構(gòu)層松散的探地雷達(dá)信號特征。這種現(xiàn)象多出現(xiàn)在橋涵兩側(cè),一般是由于下層(如墊層)標(biāo)高低于設(shè)計標(biāo)高,造成上層單層厚度超過分層碾壓厚度要求,使其因壓實度降低而引起。路面基層內(nèi)若存在局部松散(壓實度底)必然會導(dǎo)致介電常數(shù)的不同,電磁波在此發(fā)生反射,地面可接收到相應(yīng)的雷達(dá)剖面異常圖像。這種松散體界面處引起的異常幅度一般較大,判斷其邊界的定性方法為:依據(jù)在不均勻體邊界處有連續(xù)的反射波同相軸中斷或彎曲分布叉,其內(nèi)波長變長,波幅明顯變化,反射波組特征也發(fā)生明顯變化。

通過對路面病害的實地踏勘、鉆孔取芯、探坑挖驗及無破損檢測等手段,相互驗證了路面病害的范圍、程度,經(jīng)過大量試驗的驗證,基本符合路面病害的實際狀況。

四、結(jié)語

總之,路面檢測與評價技術(shù)在檢測和控制施工質(zhì)量、提高公路養(yǎng)護管理科學(xué)化水平及改進(jìn)路面設(shè)計等方面都具有十分重要的地位和作用,路面檢測評價技術(shù)水平的不斷提高,對病害進(jìn)行針對性、預(yù)防性養(yǎng)護,防止病害的快速發(fā)展,甚至根治這些病害,對于延長道路使用壽命,降低運營成本有著積極的意義。③

參考文獻(xiàn):

篇6

主管單位：中國工程物理研究院

主辦單位：中國工程物理研究院電子工程研究所

出版周期：雙月刊

出版地址：四川省綿陽市

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種：中文

開

本：大16開

國際刊號：1672-2892

國內(nèi)刊號：51-1651/TN

郵發(fā)代號：62-241

發(fā)行范圍：國內(nèi)外統(tǒng)一發(fā)行

創(chuàng)刊時間：2003

期刊收錄：

核心期刊：

期刊榮譽：

Caj-cd規(guī)范獲獎期刊

聯(lián)系方式

篇7

中圖分類號：TN959文獻(xiàn)標(biāo)識碼：ADOI：10.3969/j.issn.10036199.2017.01.029

1引言

雷達(dá)研制廠所在交付裝備時會給出雷達(dá)探測垂直威力圖，從該圖中能直接讀取雷達(dá)對不同高度（仰角）空中目標(biāo)的最大探測距離值，這些指標(biāo)值根據(jù)雷達(dá)技術(shù)參數(shù)和目標(biāo)RCS大小經(jīng)雷達(dá)方程計算得出，并通過檢飛試驗驗證[1]。然而該雷達(dá)威力圖并不能全面反映對空警戒雷達(dá)在目前典型防空戰(zhàn)術(shù)背景條件下的探測能力，主要局限性體現(xiàn)在兩個方面：一是垂直威力圖給出的指標(biāo)值僅是針對指定RCS目標(biāo)的計算結(jié)果，不同目標(biāo)的RCS不同，垂直威力圖不能直接給出雷達(dá)對其他RCS目標(biāo)的探測能力；二是垂直威力圖不能詳細(xì)描述雷達(dá)對低空突防目標(biāo)的探測能力。圖1是某典型中低空搜索雷達(dá)對RCS為2m2目標(biāo)探測的垂直威力圖[2]，該圖給出了雷達(dá)對2000m以上高度飛行目標(biāo)的探測能力，而未能給出雷達(dá)對2000 m以下高度目標(biāo)的探測能力?，F(xiàn)代戰(zhàn)爭表明，戰(zhàn)斗機在攻擊行動中，通常會選擇在較低的高度進(jìn)行突防，雷達(dá)對低空目標(biāo)的探測是雷達(dá)探測能力評估的一個重要關(guān)注點。論文針對雷達(dá)探測垂直威力圖的上述局限性，提出了雷達(dá)探測威力的新的表現(xiàn)形式及其計算方法，利用該方法計算雷達(dá)對典型空中目標(biāo)的探測威力，并對計算結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步分析。

2雷達(dá)探測威力表現(xiàn)形式及計算方法

戰(zhàn)斗機在進(jìn)行反艦和對地攻擊行動時，通常會選擇在某個高度層進(jìn)行突防，當(dāng)逼近至導(dǎo)彈的射程之內(nèi)時開始發(fā)射導(dǎo)彈。如果在戰(zhàn)斗機突防階段能及時發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，并在導(dǎo)彈發(fā)射之前進(jìn)行有效攔截，能大大提高防空作戰(zhàn)的效能[3]。基于以上原因，提出雷達(dá)對空探測威力的表現(xiàn)形式，為雷達(dá)對不同RCS目標(biāo)在不同高度條件下最遠(yuǎn)發(fā)現(xiàn)點在地球曲面上的投影距離（簡稱為水平距離）。與反艦導(dǎo)彈或?qū)Φ毓魧?dǎo)彈的射程相比較，水平距離能直觀反映防空作戰(zhàn)中雷達(dá)對戰(zhàn)斗機攻擊行動的快速反應(yīng)能力，

首先根據(jù)目標(biāo)RCS、雷達(dá)威力圖和雷達(dá)方程計算雷達(dá)對各仰角目標(biāo)的最大探測距離，然后根據(jù)雷達(dá)與目標(biāo)之間的幾何關(guān)系計算雷達(dá)對各高度層目標(biāo)探測的水平距離。

可以看出，當(dāng)目標(biāo)飛在300 m以下高度飛行時，雷達(dá)探測水平小于100 km，而當(dāng)前服役的機載反艦導(dǎo)彈或者對地導(dǎo)彈的射程大都超過100 km[6]，因此，當(dāng)中小型戰(zhàn)斗機選擇在300 m以下高度進(jìn)行突防和攻擊時，雷達(dá)無法在導(dǎo)彈發(fā)射之前發(fā)現(xiàn)目標(biāo)。因此該區(qū)域是中小型戰(zhàn)斗機突防的最佳區(qū)域，也是防空預(yù)警探測的薄弱區(qū)域。

同理，計算雷達(dá)對隱身戰(zhàn)斗機在各飛行高度層的水平探測距離如圖5所示。

可以看出，無論隱身飛機從哪個高度突防，雷達(dá)探測的水平距離都不超過90 km，小于機載反艦導(dǎo)彈或?qū)Φ貙?dǎo)彈的射程，其中，當(dāng)隱身飛機在4 500 m以上高度突防時，雷達(dá)探測水平距離不超過40 km，并且小于在100 m高度突防時的探測水平距離，所以隱身飛機選擇從高空突防被探測到的概率更低，這是由于對空警戒雷達(dá)為有效利用探測能量對天線方向圖進(jìn)行了低空賦形所致?？梢钥闯觯壳俺Ｒ?guī)對空警戒雷達(dá)難以對抗高空突防的隱身目標(biāo)，必須采取有效手段[7-17]。

3結(jié)束語

文章提出了在一定戰(zhàn)術(shù)背景條件下雷達(dá)對空探測威力的表征計算方法，即先根據(jù)雷達(dá)指標(biāo)威力圖、目標(biāo)RCS和雷達(dá)方程計算雷達(dá)對各仰角目標(biāo)的最大探測距離，然后利用雷達(dá)與目標(biāo)之間的幾何關(guān)系求解出雷達(dá)對目標(biāo)在各高度上最遠(yuǎn)發(fā)現(xiàn)點在地球曲面上的投影距離。該投影距離能體現(xiàn)防空作戰(zhàn)中信息系統(tǒng)對目標(biāo)攻擊行動的快速反應(yīng)能力?？梢缘玫皆摲椒蔀榕炤d和岸基雷達(dá)對空探測能力的評估提供定量分析手段。

參考文獻(xiàn)

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篇8

【關(guān)鍵詞】智能駕駛 智能汽車 發(fā)展現(xiàn)狀 智能技術(shù)

【引 言】

隨著更加先進(jìn)的靈巧型傳感器、快速響應(yīng)的執(zhí)行器、高性能ECU、先進(jìn)的控制策略、計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、雷達(dá)技術(shù)、第三代移動通訊技術(shù)在汽車上的廣泛應(yīng)用，現(xiàn)代汽車正朝著更加智能化、自動化和信息化的機電一體化產(chǎn)品方向發(fā)展，以達(dá)到“人—汽車—環(huán)境”的完美協(xié)調(diào)。

【正 文】

一、智能駕駛過程的實現(xiàn)

智能駕駛的實現(xiàn)需要大量的電子電路元件支持，主要有：傳感器、電控單元（ECU）、執(zhí)行器、控制策略、總線、電源、智能通信系統(tǒng)。

隨著傳感器技術(shù)、信息處理技術(shù)、測量技術(shù)與計算機技術(shù)的發(fā)展，智能駕駛系統(tǒng)也得到了飛速的發(fā)展。

現(xiàn)在的智能駕駛技術(shù)大多是通過多傳感器實現(xiàn)的。多傳感器信息融合實際上是人對人腦綜合處理復(fù)雜問題的一種功能模擬。多傳感器信息融合就像人腦綜合處理信息的過程一樣，它充分利用多個傳感器資源，通過對各種傳感器及其觀測信息的合理支配與使用，將各種傳感器在空間和時間上的互補與冗余信息依據(jù)某種優(yōu)化準(zhǔn)則結(jié)合起來，產(chǎn)生對觀測環(huán)境的一致性解釋或描述。信息融合的目標(biāo)是基于各種傳感器分離觀測信息，通過對信息的優(yōu)化組合導(dǎo)出更多的有效信息。這是最佳協(xié)同作用的效果，它的最終目的是利用多個傳感器共同或聯(lián)合操作的優(yōu)勢來提高整個系統(tǒng)的有效性。

目前經(jīng)常使用一個雷達(dá)傳感器探測前方的車輛或障礙。雷達(dá)雖然在直路上的性能良好，但當(dāng)?shù)缆窂澢鷷r，探測的信號將不完全可靠，有時還會有探測的盲點或產(chǎn)生錯誤報警。為了防止錯誤報警，常對雷達(dá)的輸出進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波，但這并不能有效解決探測盲點問題。為了更可靠地解決這類問題，可以使用掃描雷達(dá)或多波束雷達(dá)，但其價格昂貴。這里選用低價的視覺傳感器作為附加信息，視覺傳感器經(jīng)常能提供掃描雷達(dá)和多波束雷達(dá)所不能提供的信息。

雷達(dá)傳感器和視覺傳感器配合作用實現(xiàn)對復(fù)雜道路狀況的探測、識別，然后將信息通過總線電路發(fā)送給ECU，ECU處理后將命令發(fā)送給執(zhí)行器，執(zhí)行器將作用于汽車的油門、動力、轉(zhuǎn)向、剎車等系統(tǒng)，實現(xiàn)汽車的只能行駛。［本站論文由中國收集整理，轉(zhuǎn)載請注明出處中國］

二、智能汽車發(fā)展現(xiàn)狀

回想過去，汽車都是由驅(qū)動裝置驅(qū)動幾乎所有的機械和液壓系統(tǒng)，現(xiàn)在則由電子元件和系統(tǒng)的組合來完成。電子感應(yīng)器增強或甚至已經(jīng)取代了各種機械系統(tǒng)。一些高檔汽車具有多達(dá)70個ECU。一般汽車的感應(yīng)器數(shù)量已經(jīng)達(dá)到35個，而一個高檔汽車的感應(yīng)器數(shù)量達(dá)到了60個。通常汽車還附帶6個左右的氣囊。這意味著現(xiàn)在的汽車更復(fù)雜、更安全，并且駕駛起來更簡單。和以前的汽車相比，它們也更具智能化，并將繼續(xù)獲得更高的智能。

1、 智能泊車的Lexus LS460

Toyota公司2006年推出（最近才進(jìn)入中國市場）的Lexus LS460最大的賣點就是智能泊車系統(tǒng)，該車型的電視廣告就是在展示智能泊車系統(tǒng)其精準(zhǔn)的泊車路線。Lexus LS460的智能泊車輔助系統(tǒng)可對后座和前座攝像頭的圖像進(jìn)行處理，利用該結(jié)果去控制電子動力方向盤和一個電子油門。只需輕觸一個按鈕和駕駛者的少許制動，系統(tǒng)就可以把車剎住。同樣地，LS460的VDIM(Vehicle Dynamic Integrated Management)系統(tǒng)從各種感應(yīng)器中搜尋數(shù)據(jù)以預(yù)知剎車。利用這一數(shù)據(jù)，加上駕駛者的輸入信息來幫助駕駛者恢復(fù)對汽車的控制。它通過啟動電控剎車、電子動力轉(zhuǎn)向、防抱死制動、車輛穩(wěn)定性控制、剎車輔助、電子剎車力分配和引擎扭矩等功能來恢復(fù)控制。

2、 雷達(dá)和攝像頭加強了駕駛技術(shù)

在像Mercedes-Benz S-class這樣的車上，24/77 GHz雷達(dá)導(dǎo)航系統(tǒng)在提高安全性方面起到很重要的作用。Brake Assist(剎車輔助)、Parking Assist(泊車輔助)、Pre-Safe(預(yù)警安全)、Distronic Plus(巡航控制)以及Adaptive Brake(自適應(yīng)制動)功能采用七個雷達(dá)感應(yīng)器(五個在前緩沖器、兩個在后緩沖器)來加強安全水平。擁有這些功能，汽車就可以感應(yīng)到即將發(fā)生的碰撞，使駕駛者可以采取躲避措施。雷達(dá)系統(tǒng)允許自動制動應(yīng)用。另外，如果探測到潛在的碰撞，它就會關(guān)閉天窗和加固安全帶。［本站論文由中國收集整理，轉(zhuǎn)載請注明出處中國］

現(xiàn)在基于雷達(dá)和自適應(yīng)巡航控制的系統(tǒng)正蓬勃發(fā)展，在很多Mercedes-Benz和Toyota模型中都可以發(fā)現(xiàn)他們的身影。Volkswagen Passat和BMW的3系列也同樣具有這樣的雷達(dá)。為了改善交通安全，NISSAN公司開發(fā)了車距控制輔助系統(tǒng)(Distance Control Assist System)以幫助駕駛者控制他們自身與面前車輛之間的距離。這個系統(tǒng)采用一個在前緩沖器的雷達(dá)感應(yīng)器，來確定定駕駛者的尾隨距離和雙方車輛的相對速度。如果駕駛者松開加速踏板，或者沒有踩住加速踏板，系統(tǒng)就會自動啟動制動。如果系統(tǒng)確定需要制動，那么在儀表板和蜂鳴器上就會出現(xiàn)一個指示器，然后加速踏板會自動上移以幫助駕駛者轉(zhuǎn)換到制動。［本站論文由中國收集整理，轉(zhuǎn)載請注明出處中國］

另一個關(guān)鍵功能，即攝像頭，給駕駛者返回狹窄停車位并執(zhí)行能見度受限操作時提供了更佳的視野。研究表明，很多兒童是因為駕駛者在返回停車位的時候看不見他們而致死的。復(fù)雜的全輪驅(qū)動一度只是高檔汽車的安全堡壘。而如今，它是很多車輛的標(biāo)準(zhǔn)配置。這些系統(tǒng)通過瞬間提供車軸最需要的動力，可在惡劣的駕駛條件下提供最佳動力。

3、 智能化車燈

對安全性的關(guān)注也延伸到前燈。由Gentex公司開發(fā)的Chrysler 300C具有Smart Beam系統(tǒng)。它根據(jù)公路情況自動開啟和關(guān)閉前燈。在后視鏡里裝了一個前向CMOS圖象感應(yīng)器，它讓車燈一直維持開啟狀態(tài)，直到在公路上探測到其它車的前燈或尾燈，它才轉(zhuǎn)換到近光燈。為了避免分散相向行駛駕駛者的注意力，該系統(tǒng)可使遠(yuǎn)光燈漸開和漸關(guān)。

Mercedes-Benz S-class汽車有兩個照射公路的紅外線前燈。當(dāng)汽車的近光燈打開，它們將駕駛者的視野范圍擴展到150多米，使其能更快看見行人、停泊的汽車和其他障礙物。同時也減少了黑暗中駕駛發(fā)生碰撞的危險。

4、 智能駕駛環(huán)境——無線基礎(chǔ)設(shè)施

到目前為止，汽車中的無線技術(shù)仍限制在車載蜂窩電話。但是當(dāng)這些研究者針對路邊站的安全架構(gòu)而進(jìn)一步調(diào)查Wi-Fi通信使用狀況的時候，這可能會有所改變。

交通部(DOT)的VII計劃試圖使用無線連接來避免碰撞。有車輛接近十字路口或死角的時候，基站將通知和提醒其它基站和駕駛者。該系統(tǒng)也會提供交通速度和密度的數(shù)據(jù)，使路標(biāo)可以通知駕駛者在進(jìn)入高速公路前倒車。

該計劃還將開發(fā)可以在不同情況下警告駕駛者的集成先進(jìn)技術(shù)，這些情況包括：當(dāng)駕駛者將要離開公路的時候，當(dāng)駕駛者和另一企圖改車道的車輛有碰撞危險時候，以及和前方車輛有碰撞危險的時候。

5、 動力傳動電子控制系統(tǒng)

主要包括發(fā)動機電子控制（包括汽油機和柴油機）、自動變速器控制（ECT、CVT/ECVT等）以及動力傳動總成的綜合電子控制等?？刂葡到y(tǒng)主要由各種傳感器、執(zhí)行機構(gòu)和電控單元（ECU）組成。其主要是保證汽車在不同的工況下均能處在最佳狀態(tài)下運行，并簡化駕駛員的有關(guān)操作，從而降低油耗和排放，減少動力傳動系統(tǒng)的沖擊，減輕駕駛?cè)藛T的勞動強度，提高汽車的動力性、經(jīng)濟性和舒適性。

6、底盤電子控制系統(tǒng)

包括制動防滑與動態(tài)車身控制系統(tǒng)（ABS/ASR、ESP/VDC）,牽引力控制系統(tǒng)、懸架及車高控制系統(tǒng)、輪胎監(jiān)測系統(tǒng)(TPMS)、巡航控制系統(tǒng)（CCS）、轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)(如4WS)、驅(qū)動控制系統(tǒng)（如4WD）等。其主要用于提高汽車的安全性、舒適性和動力性等。近些年來，這類控制系統(tǒng)開始在普通轎車上廣泛采用。

7、 車身電子控制系統(tǒng)

主要包括安全氣囊（SRS）、自動座椅、自動空調(diào)控制、車內(nèi)噪音控制、中央防盜門鎖、視野照明控制、自動刮水器、自動門窗、自動防撞系統(tǒng)以及滿足不同用電設(shè)備的電源管理系統(tǒng)。主要是用來增強汽車的安全性、舒適性和方便性。

8、 多媒體娛樂、通訊系統(tǒng)

篇9

現(xiàn)代信息化戰(zhàn)爭中，雷達(dá)系統(tǒng)的應(yīng)用已越來越凸顯它絕對的重要地位，而雷達(dá)系統(tǒng)仿真則是通過數(shù)字仿真技術(shù)與雷達(dá)技術(shù)相結(jié)合，在計算機上模擬、再現(xiàn)真實雷達(dá)系統(tǒng)在不同場景中的工作機理和過程，從而對真實雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行特性、效能的驗證評估的方法。在系統(tǒng)仿真設(shè)計及開發(fā)過程中，通常采用模塊化方法對整個雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行拆解組裝確定系統(tǒng)功能模塊，從而建立具有一定抽象度的軟件仿真系統(tǒng)模型，降低系統(tǒng)設(shè)計的復(fù)雜性。

1.目標(biāo)起伏特性下Swerling模型仿真

目標(biāo)是雷達(dá)探測的主要對象，我們常常在雷達(dá)的回波信號中探尋目標(biāo)的信息。雷達(dá)回波的起伏總是與雷達(dá)目標(biāo)的RCS相聯(lián)系，而目標(biāo)的RCS起伏總是是隨機的，不規(guī)律的，所以一般采用起伏模型對雷達(dá)目標(biāo)回波加以描述。目標(biāo)的雷達(dá)截面積（RCS）的值很大程度上決定了雷達(dá)能否能正確檢測目標(biāo)。對目標(biāo)本身而言，其雷達(dá)截面積的大小更關(guān)系到如形狀、表面介質(zhì)、運動姿態(tài)等諸多因素。由于雷達(dá)要探測的目標(biāo)的復(fù)雜性和多樣性，其雷達(dá)截面積（RCS）亦呈起伏性變化趨勢，直接導(dǎo)致對其進(jìn)行精確計算和測量的困難?；诶走_(dá)截面積的變化特性，而Swerling模型無法精確描述隱身目標(biāo)、非良導(dǎo)體等目標(biāo)，W.Weinstock等提出了統(tǒng)計模型，而Swerling模型亦符合這一模型特點。

設(shè)起伏目標(biāo)的RCS為，則服從自由度為2k的分布模型：

（1-1）

式中，表示RCS平均值，雙自由度k值可不為正整數(shù)。

分布可以由2k個相互獨立的均值為0，方差為的高斯隨機變量平方取和得到的。

（1）k=1時，，為2個自由度的卡方分布，即為Swerling I 分布;

（2）k=2時，，為4個自由度的卡方分布，即為Swerling III 分布;

（3）k=5時，，為10個自由度的卡方分布，即Swerling II 分布;

（4）k=10時，，為20個自由度的卡方分布，即Swerling IV 分布。

仿真結(jié)果如圖1-1所示。

圖2-1 ZMNL法、SIRP法產(chǎn)生雜波原理圖

2.海雜波建模仿真

在雷達(dá)系統(tǒng)建模中，雜波是常常表示雷達(dá)在所處環(huán)境中接收到的不需要的反射回波。環(huán)境雜波極大的影響了雷達(dá)系統(tǒng)的檢測性能，已經(jīng)成為一個越來越不可忽視的內(nèi)容。為了有效減弱雜波對信號檢測的負(fù)面作用，我們需要確切了解雜波的幅度特性和頻譜特性，每一部分信號反射后接收到的回波振幅和相位都是隨機的。研究時通常采用雷達(dá)雜波模型來表示雜波幅度的概率分布特性目前國內(nèi)外研究的合理的數(shù)學(xué)雜波統(tǒng)計模型有四種：

圖2-2（1） 不同參數(shù)下瑞利分布概率密度函數(shù)

圖2-2（2） 瑞利分布仿真結(jié)果

（1）瑞利分布（Rayleigh Distribution）

瑞利分布要求散射體的數(shù)目足夠多，并且所有散射體中沒有起主導(dǎo)作用的，瑞利分布與每個散射體的振幅分布情況無關(guān)。當(dāng)散射體的數(shù)目達(dá)到一定數(shù)目時，根據(jù)其反射信號振幅、相位的隨機性，所有散射體合成的回波包絡(luò)振幅服從瑞利分布。瑞利分布概率密度函數(shù)為：

（2-1）

x表示雜波包絡(luò)振幅，為功率。

圖2-3 形狀參數(shù)為2時，功率譜是高斯譜的K分布仿真結(jié)果

（2）對數(shù)正態(tài)分布（Log-Normal Distribution）

對數(shù)正態(tài)分布適用于入射角較小，地形復(fù)雜的雜波數(shù)據(jù)或者平坦區(qū)高分辨率的海雜波數(shù)據(jù)。

（2-2）

其中，均值為，對數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差表示。

（3）韋布爾分布（Weibull Distribution）

通常情況下，韋布爾分布能夠精確地描述在高分辨力雷達(dá)、低入射角的情況下一般海情的海浪雜波，而地物雜波也可以用韋布爾分布來描述。

（2-3）

式中，p表示形狀參數(shù)，q為尺度參數(shù)。當(dāng)p=1時為指數(shù)分布;當(dāng)p=2時為瑞利分布，可以說瑞利分布是威布爾分布的一個特殊情況。

（4）K分布（K Distribution）

適合用于描述高分辨力雷達(dá)的非均勻雜波。

（2-4）

其中，表示形狀參數(shù)，控制K分布的形狀;表示尺度參數(shù)，控制K分布的平均幅度;為伽馬函數(shù)，而則表示修正的v階貝塞爾函數(shù)。形狀參數(shù)的取值范圍在0.1<v<+∞這一區(qū)間，對于較小的，當(dāng)v0.1時，雜波會有較長拖尾;而當(dāng)∞時，雜波則趨近于瑞利分布。

常用的海雜波仿真方法有兩種，分別是零記憶非線性變換法（ZMNL）和球不變隨機過程法（SIRP），其中ZMNL 法為最經(jīng)典，這種方法的基本思想是：先產(chǎn)生相關(guān)的高斯隨機過程，然后通過某種非線性變換得到所需要的相關(guān)隨機序列。

圖2-1中，w（k）為高斯白噪聲序列，s（k）是和x（k）有相同特性PDF的實隨機變量，所有參量相互獨立。

瑞利分布仿真結(jié)果如圖2-2所示。

不同參數(shù)下K分布的概率密度函數(shù)，由圖2-3可知，當(dāng)a為定值時，隨著參數(shù)v增大，K分布的拖尾變長，尖峰幅度則變小。

通過以上介紹的ZMNL方法得到雜波回波信號幅度值后，便可以模擬四種海雜波的回波信號，對于不同的脈內(nèi)調(diào)制雷達(dá)信號，他們的雜波回波信號的模型也都不同。需用辯證眼光分析。

3.總結(jié)

本文從目標(biāo)、雜波兩個方面建立雷達(dá)回波信號模型，著重研究各部分的特性仿真，其中目標(biāo)部分，基于雷達(dá)目標(biāo)截面積的目標(biāo)起伏模型Swerling進(jìn)行仿真，給出仿真方法;雜波部分，選擇海雜波進(jìn)行相應(yīng)的仿真，針對統(tǒng)計特性下的四種海雜波分布進(jìn)行仿真，給出常用的高斯分布模型仿真方法，仿真結(jié)果基本符合原分布模型特性。

參考文獻(xiàn)

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篇10

中圖分類號：TP311文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044(2011)10-2341-02

Extended Scene SAR Raw Data Simulation Method for Time and Frequency Domain

ZHANG Qi-wen1,2, YANG Ze-gang2, ZHANG Xiao2

(1.Hohai University College of Energy and Eletrical Engineering, Nanjing 210098, China; 2.Navy Submarine Academy, Qingdao 266071, China)

Abstract: The method of raw data was explained in detail on the basic of Airborne SAR system return signal model.This paper expounds the distribution of original data simulation target two kinds of most basic methods, the steps and results of simulation were provide the validity of method.Through comparison of experimental results obtained inferiority of the two methods.

Key words: SAR; raw data; simulation

合成孔徑雷達(dá)技術(shù)的研究過程中需要大量的原始數(shù)據(jù)，而如果研究需要的所有原始數(shù)據(jù)都通過實測數(shù)據(jù)或者購買則成本將過于昂貴。另外，合成孔徑雷達(dá)對自然地面場景成像的機制非常復(fù)雜，必須通過建立有效的模型來幫助解釋這種復(fù)雜的回波機制。本文將闡述分布目標(biāo)原始數(shù)據(jù)模擬的兩種方法。

1 分布目標(biāo)原始數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)模型

隨著雷達(dá)平臺的運動，每個脈沖信號所覆蓋的地面目標(biāo)區(qū)域也是不斷變化的。假設(shè)一個矩形分布目標(biāo)的距離向長度為lr，方位向長度為la，機載SAR距目標(biāo)的最近距離為Rmin，最遠(yuǎn)距離為Rmax (即在波束照射范圍內(nèi)目標(biāo)離SAR的最遠(yuǎn)距離)；則回波數(shù)據(jù)距離向的長度為lr=Rmax-Rmin，方位向的長度為Xa=la，則分布目標(biāo)的回波數(shù)據(jù)大小與點目標(biāo)不同的只是方位向上需要加上一個目標(biāo)的尺寸，而距離向上完全相同。

方位向比點目標(biāo)所增加的點數(shù)為，類似點目標(biāo)產(chǎn)生原始數(shù)據(jù)，分布目標(biāo)的原始數(shù)據(jù)可以看作是由多個散射點組成的，因此其數(shù)學(xué)表達(dá)可以寫作：

(1)

表示成二維離散形式為：

(2)

其中對于小平面單元Aik，δik為它的后向散射系數(shù)，rik(nT)為它在時刻n與平臺的距離，Wrik(nT)為它的距離向天線增益，Waik(nT)為它在時刻n的方位向天線增益。

分布目標(biāo)原始數(shù)據(jù)計算方法如下：假設(shè)以方位正中心橫過波束中心時刻為t=0時刻，凡所在位置為原點，忽略天線距離向加權(quán)的影響，對于第n個發(fā)射脈沖，地面散射單元矩陣形成的第m個距離門回波為：

(3)

或表示為積分形式為：

(4)

其中，i和j遍取波束照射范圍內(nèi)所有對第m個距離門回波有貢獻(xiàn)的地面散射單元，ρc(i,j)是地面散射單元的等效復(fù)散射函數(shù)。對測繪帶上波束照射范圍內(nèi)的地面散射單元完成上述處理后，將得到一個回波脈沖信號在距離門上的值，此時各距離門上的回波信號已經(jīng)完成了方位向回波的混疊，再與發(fā)射信號卷積便得到一個脈沖的回波信號。隨著雷達(dá)平臺的運動，每個脈沖覆蓋的目標(biāo)范圍是變化的，在每個方位位置上都根據(jù)上述方法計算雷達(dá)回波，從而得到整個仿真區(qū)域的目標(biāo)回波信號。

2 原始數(shù)據(jù)模擬方法

一是采用時域仿真的方法，根據(jù)SAR的工作機理，在不同方位時刻逐一算出當(dāng)前時刻的目標(biāo)回波，然后構(gòu)成整個合成孔徑時間的目標(biāo)回波矩陣；二是采用頻域的方法，Giorgio Franceschetti提出采用二維FFT方法，提高計算速度，而國內(nèi)大多SAR原始數(shù)據(jù)仿真的文章也是借鑒教授的思路。這些已有的方法雖然能夠得到較好的仿真效果，但不是測試準(zhǔn)備工作量大，就是運算量大、處理比較繁瑣，即使一些簡易模擬方法在處理上仍需大量的工作。

1) 基本流程

已知目標(biāo)的后向散射系數(shù)和系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)，得到雷達(dá)回波數(shù)據(jù)，通過成像處理驗證所關(guān)心的問題。假設(shè)目標(biāo)后向散射系數(shù)為：γ(x,r)，系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)為：s(x',r',x',r')，則回波數(shù)據(jù)或原始數(shù)據(jù)ss(x',r')如下所示：

(5)

其中，x為目標(biāo)在方位向場景中心的位置，x'為雷達(dá)所處的位置；r為目標(biāo)在距離向相對于場景中心的位置；r'表示天線接收到目標(biāo)(x,r)處回波信號相應(yīng)的距離向位置。SAR系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)回波的模擬步驟如圖1表示。

在原始數(shù)據(jù)模擬中，首先根據(jù)選用的數(shù)學(xué)模型和系統(tǒng)參數(shù)，來獲得目標(biāo)的后向散射系數(shù)。后向散射系數(shù)和系統(tǒng)脈沖響應(yīng)函數(shù)s(x',r',x,r)通過合理的模擬方法得到所要的SAR系統(tǒng)回波模擬原始數(shù)據(jù)。在圖1中對應(yīng)實線的模擬流程中，原始數(shù)據(jù)可以直接通過成像處理來驗證系統(tǒng)性能和成像算法。圖1對應(yīng)的虛線模擬流程中，原始數(shù)據(jù)變?yōu)檎鎸嵒夭ㄐ盘栞斎雽嶋H的SAR系統(tǒng)驗證系統(tǒng)得到的性能指標(biāo)和采用的成像算法。在模擬過程中一般用到點目標(biāo)、點陣目標(biāo)、面目標(biāo)、分布目標(biāo)、真實場景目標(biāo)等這些基本的目標(biāo)模型。

2) 模擬步驟

時域模擬的基本步驟如下：

(1) 按照方位向上的時間順序，確定雷達(dá)天線各方位時刻。

(2) 確定在不同的時刻天線所覆蓋的點目標(biāo)，計算覆蓋區(qū)域內(nèi)雷達(dá)天線波束中心與目標(biāo)之間的距離。

(3) 考慮實際天線的加權(quán)，計算得到不同時刻天線所覆蓋目標(biāo)的方位向多普勒數(shù)據(jù)。

將對應(yīng)方位向時刻，所有覆蓋區(qū)域目標(biāo)的方位向數(shù)據(jù)和距離向的數(shù)據(jù)相乘，得到該時刻各個目標(biāo)的回波。所有回波按照距離門由近到遠(yuǎn)的順序疊加，得到該方位時刻的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)。

(4)重復(fù)(2)～(4)得到雷達(dá)所有方位向數(shù)據(jù)回波，即原始數(shù)據(jù)。仿真結(jié)果見圖2所示。

頻域模擬的基本步驟如下：

(1) 目標(biāo)的后向散射系數(shù)通過快速傅立葉運算變換FFT到頻域。

(2) 系統(tǒng)的響應(yīng)函數(shù)也通過快速傅立葉運算變換FFT到頻域。

(3) 將步驟(1)和(2)得到數(shù)據(jù)在頻域完成點乘。

通過快速傅立葉逆變換IFFT，得到雷達(dá)回波數(shù)據(jù)。仿真結(jié)果見圖4所示。

3 實驗結(jié)果與分析

由圖實驗使用大小為1200×1200m的目標(biāo)場景，圖5中給出二維頻域（用虛線表示）和時域法（用實線表示）計算產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)在距離向和方位向上的相位對比圖，并給出相位的誤差曲線，從誤差曲線中可知二維頻域計算原始數(shù)據(jù)與時域計算結(jié)果相位相比同一方位向的誤差在20度以內(nèi)，同一距離向誤差在10度以內(nèi)，相位誤差主要來自于距離向和方位向二維FFT變換中的兩次相位駐定原理的運用。

兩種原始數(shù)據(jù)仿真方法中，時域模擬精確度最高，可以很精確的仿真出任意路徑下的平臺運動誤差，然而其缺點是：計算量大、耗時長。針對時域算法效率低的缺點，二維頻域生成原始數(shù)據(jù)的計算量小，執(zhí)行效率相比時域提高較大，然而其在計算目標(biāo)點的系統(tǒng)傳遞函數(shù)時采用距離向的參考近似，在對傳遞函數(shù)的二維時域到頻域的變換中采用相位駐定原理引入誤差，這兩點決定二維頻域算法將存在一定的相位誤差。