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2015, 37(4): 881-886.
doi: 10.11999/JEIT140831
刊出日期：2015-04-19
目前基于標(biāo)簽的Grbner基算法大多是Buchberger型的，涉及矩陣型算法的文獻(xiàn)往往是為了進(jìn)行復(fù)雜度分析，而不考慮實(shí)際的效率。該文從實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，給出矩陣型Gao-Volny-Wang(GVW)算法的一個(gè)實(shí)例，提出算法層次的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。同時(shí)，該文還給出一個(gè)高效的約化準(zhǔn)則。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，該文比較了算法可用的各項(xiàng)準(zhǔn)則及策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文的矩陣型GVW實(shí)例在準(zhǔn)則和策略的選取上是最優(yōu)的。并且，矩陣型GVW在某些多項(xiàng)式系統(tǒng)(例如，Cyclic系列和Katsura系列多項(xiàng)式系統(tǒng))下比Buchberger型GVW要快2~6倍。
2011, 33(11): 2694-2701.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00148
刊出日期：2011-11-19
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(diǎn)(Ground Control Points, GCPs)布放不利于InSAR大區(qū)域地形測(cè)繪的自動(dòng)化。該文介紹一種稀疏GCPs下，基于自動(dòng)提取的連接點(diǎn)(Tie Points, TPs)，利用最小二乘平差原理，實(shí)現(xiàn)InSAR區(qū)域網(wǎng)內(nèi)多景相互重疊DEM的同時(shí)重建方法。通過(guò)改變參與重建的TPs數(shù)目，用X波段InSAR實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該文方法的有效性。
2008, 30(11): 2759-2762.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00777
刊出日期：2008-11-19
該文對(duì)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(duì)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(shí)域有限差分方法(FDTD)進(jìn)行了分析，同時(shí)進(jìn)行實(shí)際測(cè)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(duì)天線特性的影響，對(duì)在不同調(diào)制頻率下的近場(chǎng)分布特性進(jìn)行了仿真。結(jié)果表明，仿真和測(cè)試結(jié)果基本一致，該種類型天線比常規(guī)bow-tie天線對(duì)測(cè)試環(huán)境變化的適應(yīng)能力更強(qiáng)。
2012, 34(2): 324-332.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00487
刊出日期：2012-02-19
該文針對(duì)干涉合成孔徑雷達(dá)(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)區(qū)域網(wǎng)連接點(diǎn)(Tie Points, TPs)檢測(cè)問(wèn)題，提出一種基于奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的檢測(cè)方法。其核心思想是：為每個(gè)特征點(diǎn)構(gòu)建特征描述符，針對(duì)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(shí)現(xiàn)TPs檢測(cè)。該算法具有快速、簡(jiǎn)單、操作性強(qiáng)等特點(diǎn)。對(duì)不同地貌的SAR影像實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
2013, 35(9): 2141-2146.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01581
刊出日期：2013-09-19
對(duì)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(diǎn)(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(diǎn)提取方法。該方法首先根據(jù)成像信息對(duì)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(diǎn)，最后以相干系數(shù)圖為導(dǎo)引對(duì)同名點(diǎn)進(jìn)行篩選。通過(guò)對(duì)實(shí)際InSAR數(shù)據(jù)(重疊區(qū)域15%)的處理，該方法不僅能夠自動(dòng)提取同名點(diǎn)，而且提取的同名點(diǎn)滿足高精度的干涉測(cè)圖要求。同時(shí)使得一幅高精度正射圖像由5個(gè)條帶減少到3個(gè)條帶拼接，大大降低了測(cè)圖作業(yè)量和測(cè)圖成本。
