民用P波段SAR衛(wèi)星 原理及應(yīng)用

第1章P波段SAR天基遙感應(yīng)用及發(fā)展現(xiàn)狀1
11概述1
12應(yīng)用需求1
121森林資源監(jiān)測管理和生態(tài)環(huán)境保護(hù)需求1
122林下地形測繪需求3
123次地表探測需求4
124電離層TEC監(jiān)測需求6
125其他需求7
13國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢8
131P波段SAR探測技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢8
132P波段SAR遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用處理技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢21
參考文獻(xiàn)27
第2章微波理論30
21概述30
22微波基礎(chǔ)理論30
23微波傳輸理論33
231與電離層相互作用33
232與地表多層相互作用37
24雷達(dá)方程40
25真實自然物體的微波特性42
26長波長電磁波信號穿透性特征分析49
參考文獻(xiàn)51
第3章P波段SAR天基遙感原理及系統(tǒng)設(shè)計53
31星載P波段SAR行業(yè)應(yīng)用產(chǎn)品需求分析53
311行業(yè)應(yīng)用需求分析53
312專題信息產(chǎn)品需求分析54
313衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品及參數(shù)配置需求分析54
314應(yīng)用指標(biāo)需求分析55
32工作原理及系統(tǒng)設(shè)計55
321工作頻率選擇55
322極化方式選擇61
323入射角范圍選擇66
324系統(tǒng)靈敏度設(shè)計68
325模糊度設(shè)計72
326輻射分辨率74
327幾何分辨率74
328成像帶寬75
329極化性能指標(biāo)76
3210工作模式設(shè)計77
3211軌道設(shè)計81
33性能分析82
331波位設(shè)計及成像性能分析82
332輻射分辨率分析83
333極化精度分析84
334森林地上生物量探測精度分析85
參考文獻(xiàn)89
第4章層析成像模式及軌道設(shè)計95
41概述95
42層析成像模式原理95
43軌道設(shè)計99
431層析軌道的回歸重訪優(yōu)化設(shè)計99
432效能最優(yōu)多任務(wù)規(guī)劃105
433層析軌道自主導(dǎo)航與控制107
參考文獻(xiàn)118
第5章電離層影響機理及探測補償119
51概述119
52電離層建模及影響分析119
521電離層結(jié)構(gòu)及信號傳播119
522色散效應(yīng)誤差建模及仿真分析125
523閃爍效應(yīng)誤差建模及仿真分析131
524法拉第旋轉(zhuǎn)效應(yīng)誤差建模及仿真分析149
53P波段SAR衛(wèi)星電離層聯(lián)合探測155
531探測手段155
532聯(lián)合探測方法156
54基于模型的電離層補償技術(shù)158
541電離層色散效應(yīng)誤差補償處理158
542電離層閃爍效應(yīng)誤差補償處理162
543法拉第旋轉(zhuǎn)效應(yīng)誤差補償處理165
參考文獻(xiàn)173
第6章射頻干擾抑制技術(shù)175
61P波段 SAR干擾抑制需求分析175
62P波段星載SAR潛在射頻干擾建模與影響分析176
621潛在干擾分析176
622干擾模型176
623影響分析177
63星載SAR系統(tǒng)抗干擾能力分析180
64干擾抑制算法181
641頻域陷波法181
642最小均方算法182
643自適應(yīng)線譜增強器算法183
644特征子空間分解法183
645時頻域非相干濾波184
646時頻域相干濾波184
647算法性能比較185
65干擾偵聽與跳頻規(guī)避方案186
參考文獻(xiàn)188
第7章在軌定標(biāo)192
71概述192
72輻射定標(biāo)192
721圖像產(chǎn)品的雷達(dá)方程192
722定標(biāo)常數(shù)193
723輻射定標(biāo)195
73極化定標(biāo)197
731極化精度指標(biāo)定義198
732極化定標(biāo)的理論模型199
733極化定標(biāo)的工作流程201
734極化外定標(biāo)202
735極化內(nèi)定標(biāo)和極化校正203
74波束指向在軌定標(biāo)與修正204
741概述204
742波束指向誤差模型204
743定標(biāo)方案和流程206
744數(shù)學(xué)推導(dǎo)207
745仿真試驗208
746在軌試驗210
75在軌聯(lián)合斜距定標(biāo)212
751斜距測量誤差建模212
752在軌聯(lián)合定標(biāo)方法214
753數(shù)學(xué)分析驗證215
參考文獻(xiàn)219
第8章P波段數(shù)據(jù)應(yīng)用處理221
81概述221
82森林地上生物量反演221
821基于P波段SAR生物量估算模型222
822基于P波段SAR生物量估算實例223
83森林高度及林下地形反演225
831PolInSAR森林高度及林下地形反演基本原理226
832單基線PolInSAR森林高度與林下地形反演算法227
833多基線PolInSAR森林高度與林下地形反演算法230
834層析SAR森林高度與林下地形反演231
835P波段PolInSAR森林高度及林下地形反演實例236
836P波段層析SAR森林高度及林下地形反演實例239
參考文獻(xiàn)246