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設(shè)C是虧格為g的不可約代數(shù)曲線;C*(D,G)為C上的代數(shù)幾何碼,該碼的設(shè)計距離為d*=deg(G)-2g+2。本文首先從理論上證明所給算法的合理性,然后給出一種基于基本累次算法(FIA)的譯碼算法。該算法是G.L.Feng等人(1993)提出的算法的改進(jìn)。它可對[(d*-1)/2]個錯誤的接收向量進(jìn)行譯碼。運算量與存貯量約為G.L.Feng等人算法的一半,且便于軟硬件實現(xiàn)。

在當(dāng)前統(tǒng)計模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合實時輸入估計算法(Feng xinxi等，1996)的思想，提出了一種新的機動目標(biāo)模型，并利用其方差調(diào)整關(guān)系建立了自適應(yīng)跟蹤算法。大量仿真結(jié)果表明該模型能夠準(zhǔn)確描述目標(biāo)的各種機動情況，跟蹤算法具有良好的跟蹤性能，具有實際應(yīng)用價值。

基于干涉合成孔徑雷達(dá)(Interferometric SAR, InSAR)技術(shù)生成高精度數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)，需要進(jìn)行干涉定標(biāo)。繁重的地面控制點(Ground Control Points, GCPs)布放不利于InSAR大區(qū)域地形測繪的自動化。該文介紹一種稀疏GCPs下，基于自動提取的連接點(Tie Points, TPs)，利用最小二乘平差原理，實現(xiàn)InSAR區(qū)域網(wǎng)內(nèi)多景相互重疊DEM的同時重建方法。通過改變參與重建的TPs數(shù)目，用X波段InSAR實測數(shù)據(jù)的實驗驗證了該文方法的有效性。

該文對一種直線終端金屬線狀結(jié)構(gòu)的天線相關(guān)特性進(jìn)行了分析，對天線在自由空間的輻射特性、輻射有效區(qū)以及電壓駐波比(VSWR)用時域有限差分方法(FDTD)進(jìn)行了分析，同時進(jìn)行實際測試；研究了終端阻抗、介質(zhì)介電常數(shù)、天線張角和距地面高度的變化對天線特性的影響，對在不同調(diào)制頻率下的近場分布特性進(jìn)行了仿真。結(jié)果表明，仿真和測試結(jié)果基本一致，該種類型天線比常規(guī)bow-tie天線對測試環(huán)境變化的適應(yīng)能力更強。

該文針對干涉合成孔徑雷達(dá)(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)區(qū)域網(wǎng)連接點(Tie Points, TPs)檢測問題，提出一種基于奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的檢測方法。其核心思想是：為每個特征點構(gòu)建特征描述符，針對特征描述符的相異性度量距離按一定的相似性分布構(gòu)建相似性分布矩陣，再由相似性分布矩陣的SVD建立匹配矩陣，并結(jié)合匹配矩陣次大值和最大值比值實現(xiàn)TPs檢測。該算法具有快速、簡單、操作性強等特點。對不同地貌的SAR影像實驗驗證了該方法的有效性。

對于重疊區(qū)域較小的相鄰兩條帶SAR圖像，嚴(yán)重幾何畸變使得難以直接提取同名點(Tie Points, TPs)。該文基于InSAR圖像成像信息和相干信息提出一種新的同名點提取方法。該方法首先根據(jù)成像信息對原始圖像進(jìn)行仿射變換，然后利用光學(xué)影像特征匹配的方法獲得同名點，最后以相干系數(shù)圖為導(dǎo)引對同名點進(jìn)行篩選。通過對實際InSAR數(shù)據(jù)(重疊區(qū)域15%)的處理，該方法不僅能夠自動提取同名點，而且提取的同名點滿足高精度的干涉測圖要求。同時使得一幅高精度正射圖像由5個條帶減少到3個條帶拼接，大大降低了測圖作業(yè)量和測圖成本。